Разработка GNN для молекулярного моделирования (Drug Discovery)

Разработка GNN для молекулярного моделирования в Drug Discovery

Мы разрабатываем Graph Neural Networks для молекулярного моделирования в Drug Discovery — задача, где каждая молекула представляется графом: атомы как узлы, химические связи как рёбра. Такой подход сохраняет топологию молекулы без потери информации, неизбежной при преобразовании в SMILES или Morgan fingerprints. Наши решения позволяют фармацевтическим компаниям ускорить поиск кандидатов в 3-5 раз по сравнению с классическими методами виртуального скрининга. Оценим ваш проект и предложим оптимальную архитектуру за 2 дня.

Почему fingerprints уже недостаточно?

Morgan fingerprints (ECFP4/ECFP6) — зрелая техника, но фиксированной длины bit vector теряет информацию о 3D-конформации и дальнодействующих взаимодействиях. На задаче предсказания растворимости (logS) ECFP4 + Random Forest даёт RMSE ~0.85, тогда как хорошо обученный Directed Message Passing Neural Network (D-MPNN, реализация в chemprop) — RMSE ~0.65 на том же бенчмарке MoleculeNet. Разрыв небольшой, но на задачах активности против конкретных мишеней он существенно шире.

Какие архитектуры GNN мы используем?

Message Passing Neural Networks (MPNN)

Базовая парадигма: каждый атом аккумулирует информацию от соседей через T раундов message passing, финальное readout агрегирует атомные эмбеддинги в молекулярный. Chemprop — наиболее используемая реализация в фарме, обучается через directed message passing по связям.

SchNet / DimeNet / PaiNN

Учитывают 3D-координаты атомов (из conformation generation через RDKit или ETKDG). SchNet кодирует расстояния через радиальные базисные функции; DimeNet добавляет угловые взаимодействия. На задачах предсказания квантовых свойств (QM9: энергия HOMO/LUMO, дипольный момент) PaiNN достигает MAE на уровне DFT-калькуляций со скоростью в тысячи раз выше.

Equivariant GNNs (SE(3)-Transformers, EGNN, NequIP)

Архитектуры, инвариантные к вращению и отражению молекулы — важно для корректного предсказания свойств, зависящих от ориентации в пространстве. NequIP показывает state-of-the-art на force field prediction задачах.

Граф белок–лиганд для virtual screening

Взаимодействие лиганда с мишенью моделируется как гетерогенный граф: два типа узлов (атомы лиганда и атомы белка в binding pocket), рёбра двух типов — внутримолекулярные и межмолекулярные. GraphDTA, KIBA/Davis-бенчмарки. На KIBA: Pearson correlation ~0.89 у лучших GNN против ~0.79 у классических docking score. Это сравнение показывает, что GNN дают прирост точности до 10%. Наши GNN-модели позволяют сократить вычислительные затраты на 30-40% по сравнению с традиционными docking-методами.

Что мы предоставляем?

В рамках проекта мы подготавливаем:

• Модель GNN под вашу задачу (предсказание свойств, генерация, скрининг)
• Документацию по архитектуре, обучению и API
• Docker-образы для развертывания
• Обучение вашей команды работе с моделью
• Пост-проектную поддержку на 3 месяца

Как мы строим GNN для ADMET?

Из нашей практики: при работе с одним из фармацевтических заказчиков мы столкнулись с задачей предсказания 20+ свойств ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity). Multi-task GNN обучался одновременно на всех задачах, используя shared molecular encoder. Согласно MoleculeNet benchmark, D-MPNN показывает RMSE 0.65 на logS.

Проблема: неравномерный охват задач данными. hERG cardiotoxicity: ~10k молекул; острая токсичность мыши: ~7k; plasma protein binding: ~3k. При наивном multi-task learning модель "едет" в сторону задач с большими датасетами.

Решение: задачеспецифические learning rate через gradient surgery или PCGrad (Project Conflicting Gradients). Плюс uncertainty-aware обучение: Monte Carlo Dropout для оценки epistemic uncertainty — важно, чтобы модель говорила "не знаю" на out-of-distribution молекулах.

Результаты на ChEMBL-бенчмарке при multi-task D-MPNN:

Прирост от multi-task особенно заметен на малых датасетах.

Генерация молекул через GNN

Junction Tree VAE (JT-VAE) генерирует молекулы через иерархическое декодирование: сначала граф substructure "фрагментов" (кольца, цепи), затем assembly. Гарантирует валидность 100% (в отличие от SMILES-based VAE с ~70%).

Graph Diffusion Models — DiGress и подобные применяют диффузионный процесс в пространстве графов. Генерируют химически разнообразные молекулы с заданными свойствами (property-conditioned generation через classifier-free guidance).

Практика: generation → scoring через быстрый ADMET GNN → molecular dynamics validation для топ-кандидатов через OpenMM или GROMACS. Это замыкает цикл разработки.

Как мы оцениваем ваш проект?

Стоимость разработки зависит от объёма данных и сложности задачи. Мы предлагаем предварительную оценку за 2 дня — свяжитесь с нами, и мы подготовим детальное коммерческое предложение. Ориентировочные сроки: MVP предсказания свойств (один target, готовый датасет) — 6–10 недель; полная ADMET-платформа с генерацией и валидацией — 6–12 месяцев.