本发明公开了一种基于强化学习的路径可控的药物分子生成方法,由初始分子R
0,通过Agent寻找最佳反应模版T
0和反应物a
0,再通过environment搜索与最佳反应物相似的反应物集,返回该集合中受益最大的中间反应产物R
1,同时将中间产物加入分子库中,反复循环,直至搜索结束找到最佳反应产物;该方法不仅可结合传统药物生成的经验模版,同时利用强化学习的搜索不断寻找最佳的反应类型,得到最高回报价值的药物分子;还结合传统基于经验搜索、测验的方法和基于深度生成模型两者的优势,不仅能得到有效的药物合成路径,还能扩大搜索空间,生成更多样化的分子结构,能大幅度地降低全新药物分子的研发时间,所得药物分子具有极高的可行性。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)