Molecular generation for Lectures on AI-driven Drug Discovery

• 이 저장소는 한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터에서 제공하는 Lectures on AI-driven Drug Discovery(LAIDD) 강의의 일환으로 제작되었습니다.

신약개발에서 원하는 특성을 가진 새로운 화합물을 찾아내는 것은 중요하고도 어려운 작업 입니다. 합성 가능한 분자의 공간은 으로 엄청나게 방대하여 이렇게 큰 공간에서 원하는 화합물을 찾아내는 것은 매우 어렵습니다. 그렇기 때문에 마치 넓은 바다의 모래사장에서 바늘 찾기라는 비유를 하기도 합니다.

최근 생성모델(Deep generative models)의 급속한 발전으로 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 그래프 데이터 등 다양한 데이터들을 실제와 비슷하게 만들어 내는데 성공하고 있습니다. ML(Machine Leanring) field에서 만들어진 생성모델들을 Chemisty field에 적용하여 de novo generation 분야에서 좋은 결과를 만들어 냈습니다.

이 강의는 de novo molecular generation 모델의 기본 모델이라 할 수 있는 RNN(Recurrent Neural Networks) 모델과 VAE(Variational AutoEncoders) 모델을 알아보고 직접 구현해보는 것을 목표로 합니다. 두 모델 모두 SMILES 데이터를 기반으로 만들어졌습니다. SMILES(Simplified molecular-input line-entry system)는 화합물을 특정 문법에 의거하여 text(ASCII code) 기반 seqeunce 데이터로 표현하는 방법입니다. RNN모델은 이러한 seqeunce 데이터를 잘 다룰 수 있어서 SMILES기반 생성모델 또는 QSAR모델등에 사용될 수 있습니다.

• Final update: 2023. 8. 22.
• All right reserved @ 이일구 (Il Gu Yi) 2021
• 이 저장소는 Ubuntu, Linux Mint 및 MacOS에서 테스트 되었습니다.
  • Windows는 별도의 테스트를 하지 못하였으나 가상환경 및 패키지설치가 된다면 사용가능할 것으로 생각됩니다.
• Lectures on AI-driven Drug Discovery(LAIDD) 사이트: https://www.laidd.org

Getting Started

Prerequisites

• python >= 3.7
• pytorch >= 1.7
• numpy, pandas, matplotlib
• jupyter, easydict
• rdkit
  • 이 패키지를 설치할때 rdkit은 자동으로 설치되지 않아서 따로 설치를 해야 합니다.
  • rdkit install manual: https://www.rdkit.org/docs/Install.html

rdkit 설치 방법 (conda이용 하여 설치를 추천)

$ conda install -c conda-forge rdkit=2021.03.1

Installation

가상환경 만들기

이 패키지는 anaconda 환경에서 실행하는 것을 추천합니다. 먼저 conda를 이용하여 가상환경을 만듭니다.

$ conda create --name laiddmg python=3.7
$ conda activate laiddmg

git clone을 통해 이 패키지를 다운 받습니다. 그 후 pip install .으로 패키지 설치를 합니다.

$ git clone https://github.com/ilguyi/LAIDD-molecular-generation.git
$ cd LAIDD-molecular-generation
$ pip install .
$ conda install -c conda-forge rdkit=2021.03.1  # 패키지 설치시 rdkit은 설치되지 않아 따로 설치해야 합니다.

Quickstart

Jupyter notebook

간단하게 모든 과정을 하나씩 실행해 볼 수 있게 jupyter notebook 형태의 파일을 준비했습니다. jupyter_char_rnn.ipynb, jupyter_vae.ipynb 파일은 각각 CharRNN모델, ChemicalVAE모델을 실행할 수 있습니다. Jupyter 파일 역시 이 저장소를 설치해야 이용할 수 있습니다.

Command execution

이 github 저장소를 clone 받고 패키지를 설치하면 두가지 command가 생성됩니다.

• laiddmg-train command: 학습 데이터를 받아 각 모델(CharRNN, ChemicalVAE)들을 학습시키는 명령어입니다.
• laiddmg-generate command: 최종 학습된 모델을 불러와 새로운 분자를 생성하는 명령어입니다.

Training

• 스크립트 파일을 직접 참고하시면 됩니다.
• train.char_rnn.sh
• train.vae.sh

#!/bin/bash

laiddmg-train char_rnn --seed 219 \
                       --output_dir exp1 \
                       --dataset_path ../datasets \
                       --log_steps 10 \
                       --num_train_epochs 10 \
                       --train_batch_size 128 \
                       --[model_depend_arguments] \
                       ...

• seed: 재현성을 위한 random seed number
• output_dir: output directory 경로
• dataset_path: dataset 경로
• log_steps: logging 하는 주기 (step 단위)
• num_train_epochs: 최대 학습 epoch
• train_batch_size: 학습 배치 사이즈
• model_depend_arguments: 모델에 따라 다른 training arguments

Generating

• generate 스크립트를 직접 참고 하시면 됩니다.
• generate.sh

#!/bin/bash

laiddmg-generate char_rnn --seed 219 \
                          --checkpoint_dir outputs/char_rnn/exp1 \
                          --weights_name ckpt_100.pt \
                          --num_generation 10000 \
                          --batch_size_for_generation 256

• seed: 재현성을 위한 random seed number
• checkpoint_dir: load할 weights 파일이 있는 ckeckpoint directory 경로
• weights_name: load할 weights 파일 이름
• num_generation: 생성할 SMILES 갯수
• batch_size_for_generation: 생성할 때 배치 사이즈

Simple python code

Training

>>> from laiddmg import Tokenizer, CharRNNConfig, CharRNNModel, TRAINER_MAPPING

>>> model_type = 'char_rnn'
>>> tokenizer = Tokenizer()
>>> config = CharRNNConfig()
>>> model = CharRNNModel(config)

>>> inputs = tokenizer('c1ccccc1')
>>> outputs = model(**inputs)

>>> train = get_rawdataset('train')
>>> train_dataset = get_dataset(train, tokenizer)

>>> trainer = TRAINER_MAPPING[model_type]
>>> t = trainer(model=model,
...             args=args,
...             train_dataset=train_dataset,
...             tokenizer=tokenizer)
>>> t.train()

Generating

>>> model.eval()
>>> outputs = model.generate(tokenizer=tokenizer,
...                          max_length=128,
...                          num_return_sequence=256,
...                          skip_special_tokens=True)
>>> print(outputs)

Dataset

이 저장소에서는 molecular generation 분야에서 대표적인 벤치마크 셋인 Molecular Sets (MOSES) 데이터 셋을 이용합니다. 이 데이터 셋은 ZINC 데이터 셋을 기본으로하여 몇가지 규칙에 의거하여 필터링한 데이터 셋입니다. 원래는 총 190만개의 SMILES데이터로 구성되어 있지만 이 저장소에서는 MOSES 데이터 셋에서 random 샘플링을 하여 train set:test set의 갯수를 각각 25만, 3만으로 만들었습니다. 나중에 MOSES dataset을 이용하여 트레이닝 해보시는 것을 추천 드립니다.

Model architectures

1. [CharRNN]: Charter-level recurrent neural networks / Generating Focused Molecule Libraries for Drug Discovery with Recurrent Neural Networks, by Marwin H. S. Segler, Thierry Kogej, Christian Tyrchan, and Mark P. Waller.
2. [ChemicalVAE]: Variational autoencoders / Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules, by Rafael Gómez-Bombarelli, Jennifer N. Wei, David Duvenaud, José Miguel Hernández-Lobato, Benjamín Sánchez-Lengeling, Dennis Sheberla, Jorge Aguilera-Iparraguirre, Timothy D. Hirzel, Ryan P. Adams, and Alán Aspuru-Guzik.

Lecture notes

• Lecture 1
• Lecture 2

Author

• 이일구 (Il Gu Yi)
• e-mail: ilgu.yi.work@gmail.com