In silico generation of novel, drug-like chemical matter using the LSTM neural network

The exploration of novel chemical spaces is one of the most important tasks of cheminformatics when supporting the drug discovery process. Properly designed and trained deep neural networks can provide a viable alternative to brute-force de novo approaches or various other machine-learning techniques for generating novel drug-like molecules. In this article we present a method to generate molecules using a long short-term memory (LSTM) neural network and provide an analysis of the results, including a virtual screening test. Using the network one million drug-like molecules were generated in 2 hours. The molecules are novel, diverse (contain numerous novel chemotypes), have good physicochemical properties and have good synthetic accessibility, even though these qualities were not specific constraints. Although novel, their structural features and functional groups remain closely within the drug-like space defined by the bioactive molecules from ChEMBL. Virtual screening using the profile QSAR approach confirms that the potential of these novel molecules to show bioactivity is comparable to the ChEMBL set from which they were derived. The molecule generator written in Python used in this study is available on request.Comment: in this version fixed some reference number

Fr\'echet ChemNet Distance: A metric for generative models for molecules in drug discovery

The new wave of successful generative models in machine learning has increased the interest in deep learning driven de novo drug design. However, assessing the performance of such generative models is notoriously difficult. Metrics that are typically used to assess the performance of such generative models are the percentage of chemically valid molecules or the similarity to real molecules in terms of particular descriptors, such as the partition coefficient (logP) or druglikeness. However, method comparison is difficult because of the inconsistent use of evaluation metrics, the necessity for multiple metrics, and the fact that some of these measures can easily be tricked by simple rule-based systems. We propose a novel distance measure between two sets of molecules, called Fr\'echet ChemNet distance (FCD), that can be used as an evaluation metric for generative models. The FCD is similar to a recently established performance metric for comparing image generation methods, the Fr\'echet Inception Distance (FID). Whereas the FID uses one of the hidden layers of InceptionNet, the FCD utilizes the penultimate layer of a deep neural network called ChemNet, which was trained to predict drug activities. Thus, the FCD metric takes into account chemically and biologically relevant information about molecules, and also measures the diversity of the set via the distribution of generated molecules. The FCD's advantage over previous metrics is that it can detect if generated molecules are a) diverse and have similar b) chemical and c) biological properties as real molecules. We further provide an easy-to-use implementation that only requires the SMILES representation of the generated molecules as input to calculate the FCD. Implementations are available at: https://www.github.com/bioinf-jku/FCDComment: Implementations are available at: https://www.github.com/bioinf-jku/FC

Optimiertes Design kombinatorischer Verbindungsbibliotheken durch Genetische Algorithmen und deren Bewertung anhand wissensbasierter Protein-Ligand Bindungsprofile

In dieser Arbeit sind die zwei neuen Computer-Methoden DrugScore Fingerprint (DrugScoreFP) und GARLig in ihrer Theorie und Funktionsweise vorgestellt und validiert worden. DrugScoreFP ist ein neuartiger Ansatz zur Bewertung von computergenerierten Bindemodi potentieller Liganden für eine bestimmte Zielstruktur. Das Programm basiert auf der etablierten Bewertungsfunktion DrugScoreCSD und unterscheidet sich darin, dass anhand bereits bekannter Kristallstrukturen für den zu untersuchenden Rezeptor ein Referenzvektor generiert wird, der zu jedem Bindetaschenatom Potentialwerte für alle möglichen Interaktionen enthält. Für jeden neuen, computergenerierten Bindungsmodus eines Liganden lässt sich ein entsprechender Vektor generieren. Dessen Distanz zum Referenzvektor ist ein Maß dafür, wie ähnlich generierte Bindungsmodi zu bereits bekannten sind. Eine experimentelle Validierung der durch DrugScoreFP als ähnlich vorhergesagten Liganden ergab für die in unserem Arbeitskreis untersuchten Proteinstrukturen Trypsin, Thermolysin und tRNA-Guanin Transglykosylase (TGT) sechs Inhibitoren fragmentärer Größe und eine Thermolysin Kristallstruktur in Komplex mit einem der gefundenen Fragmente. Das in dieser Arbeit entwickelte Programm GARLig ist eine auf einem Genetischen Algorithmus basierende Methode, um chemische Seitenkettenmodifikationen niedermolekularer Verbindungen hinsichtlich eines untersuchten Rezeptors effizient durchzuführen. Zielsetzung ist hier die Zusammenstellung einer Verbindungsbibliothek, welche eine benutzerdefiniert große Untermenge aller möglichen chemischen Modifikationen Ligand-ähnlicher Grundgerüste darstellt. Als zentrales Qualitätskriterium einzelner Vertreter der Verbindungsbibliothek dienen durch Docking erzeugte Ligand-Geometrien und deren Bewertungen durch Protein-Ligand-Bewertungsfunktionen. In mehreren Validierungsszenarien an den Proteinen Trypsin, Thrombin, Faktor Xa, Plasmin und Cathepsin D konnte gezeigt werden, dass eine effiziente Zusammenstellung Rezeptor-spezifischer Substrat- oder Ligand-Bibliotheken lediglich eine Durchsuchung von weniger als 8% der vorgegebenen Suchräume erfordert und GARLig dennoch im Stande ist, bekannte Inhibitoren in der Zielbibliothek anzureichern