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1. (WO2017094899) GENERATIVE MACHINE LEARNING SYSTEMS FOR DRUG DESIGN
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/2017/094899 International Application No.: PCT/JP2016/085955
Publication Date: 08.06.2017 International Filing Date: 02.12.2016
IPC:
G06N 3/02 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
Applicants:
PREFERRED NETWORKS, INC. [JP/JP]; Otemachi Bldg. 2F, 1-6-1 Otemachi, Chiyoda-ku Tokyo 1000004, JP (AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BE, BF, BG, BH, BJ, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CF, CG, CH, CI, CL, CM, CN, CO, CR, CU, CY, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, FR, GA, GB, GD, GE, GH, GM, GN, GQ, GR, GT, GW, HN, HR, HU, ID, IE, IL, IN, IR, IS, IT, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MC, MD, ME, MG, MK, ML, MN, MR, MT, MW, MX, MY, MZ, NA, NE, NG, NI, NL, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SI, SK, SL, SM, SN, ST, SV, SY, SZ, TD, TG, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW)
Inventors:
OONO Kenta; JP
CLAYTON Justin; US
OTA Nobuyuki; US
Agent:
SUDO Yutaka; JP
YAMADA Kazunori; JP
UEDA Yuji; JP
ASAMI Koji; JP
Priority Data:
15/015,04403.02.2016US
62/262,33702.12.2015US
Title (EN) GENERATIVE MACHINE LEARNING SYSTEMS FOR DRUG DESIGN
(FR) SYSTÈMES D'APPRENTISSAGE MACHINE GÉNÉRATIF POUR LA CONCEPTION DE MÉDICAMENTS
Abstract:
(EN) In various embodiments, the systems and methods described herein relate to generative models. The generative models may be trained using machine learning approaches, with training sets comprising chemical compounds and biological or chemical information that relate to the chemical compounds. Deep learning architectures may be used. In various embodiments, the generative models are used to generate chemical compounds that have desired characteristics, e.g. activity against a selected target. The generative models may be used to generate chemical compounds that satisfy multiple requirements.
(FR) Dans divers modes de réalisation, les systèmes et procédés ici décrits concernent des modèles génératifs. Les modèles génératifs peuvent être entraînés à l'aide d'approches d'apprentissage machine, avec des ensembles d'apprentissage comprenant des composés chimiques et des informations biologiques ou chimiques se rapportant à ces composés chimiques. Des architectures d'apprentissage profond peuvent être utilisées. Dans divers modes de réalisation, les modèles génératifs sont utilisés pour générer des composés chimiques possédant des caractéristiques recherchées, par exemple une activité contre une cible sélectionnée. Les modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer des composés chimiques qui satisfont à des exigences multiples.
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Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)