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1. WO2021044365 - METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING SYNTHETICALLY ACCESSIBLE MOLECULES WITH CHEMICAL REACTION TRAJECTORIES USING REINFORCEMENT LEARNING

Publication Number WO/2021/044365
Publication Date 11.03.2021
International Application No. PCT/IB2020/058255
International Filing Date 04.09.2020
IPC
G16C 20/70 2019.01
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
20Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
70Machine learning, data mining or chemometrics
G16C 20/50 2019.01
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
20Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
50Molecular design, e.g. of drugs
CPC
G06N 3/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
G16C 20/10
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
20Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
10Analysis or design of chemical reactions, syntheses or processes
G16C 20/50
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
20Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
50Molecular design, e.g. of drugs
G16C 20/70
GPHYSICS
16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
20Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
70Machine learning, data mining or chemometrics
Applicants
  • 10736406 CANADA INC. [CA]/[CA]
Inventors
  • HORWOOD, Julien
  • NOUTAHI, Emmanuel
Agents
  • FASKEN MARTINEAU DUMOULIN
Priority Data
62/896,33305.09.2019US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING SYNTHETICALLY ACCESSIBLE MOLECULES WITH CHEMICAL REACTION TRAJECTORIES USING REINFORCEMENT LEARNING
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE GÉNÉRATION DE MOLÉCULES SYNTHÉTIQUEMENT ACCESSIBLES AVEC DES TRAJECTOIRES DE RÉACTION CHIMIQUE À L'AIDE D'UN APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT
Abstract
(EN)
Methods and systems for generating synthetically feasible molecules with chemical reaction trajectories using reinforcement learning via Markov decision processes (MDP) are provided. An agent learns to optimize through a space of synthetically-accessible drug-like molecules, and transitions in the MDP are defined as chemical transformations. A molecule is received from which an initial state is generated. A control policy selects an action including a chemical transformation to apply on the initial state. The product state corresponding to another molecule is generated using the action and a reward value is determined. In response to the product state corresponding to a terminal state determined based on molecular properties, a synthetically feasible molecule is output. In response to the product not corresponding to the terminal state, the control policy selects another chemical transformation to apply on the product state to generate another product state until it corresponds to the terminal state.
(FR)
La présente invention concerne des procédés et des systèmes pour générer des molécules pouvant être produites de manière synthétique avec des trajectoires de réaction chimique à l'aide d'un apprentissage par renforcement par l'intermédiaire de processus de décision markoviens (MDP). Un agent apprend à effectuer une optimisation à travers un espace de molécules de type médicamenteuses synthétiquement accessibles et les transitions dans le MDP sont définies comme des transformations chimiques. Une molécule est reçue et un état initial est généré à partir de ladite molécule. Une politique de commande sélectionne une action comprenant une transformation chimique à appliquer à l'état initial. L'état du produit correspondant à une autre molécule est généré à l'aide de l'action et une valeur de récompense est déterminée. Si l'état du produit correspond à un état terminal déterminé sur la base des propriétés moléculaires, une molécule pouvant être produite de manière synthétique est produite. Si le produit ne correspond pas à l'état terminal, la politique de commande sélectionne une autre transformation chimique à appliquer à l'état du produit pour générer un autre état de produit jusqu'à ce qu'il corresponde à l'état terminal.
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