Research on Computational Methods for Organic Molecule Synthesis and Drug Development Integrating Deep Graph Learning and Intelligent Screening Technologies

Abstract

본 연구는 새로운 유기 고분자 약물의 합성과 개발 과정에서 인공지능 알고리즘의 최적화된 적용을 탐구하여, 유기 고분자 예측의 정확도를 향상시키고 약물-단백질 스크리닝 경로를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 그래프 어텐션 네트워크(GAT), 능동 샘플링 게이트드 그래프 컨볼루션 네트워크(ASGGCN), 불균형 데이터 마이닝 기반의 Adaboost-SVM 알고리즘을 도입하여 현재 약물 개발의 핵심 과제를 체계적으로 해결하였습니다. 유기 분자 합성의 가능성 예측 측면에서, GAT 모델을 활용하여 분자 그래프 내의 복잡한 의존성을 포착함으로써 예측 정확도를 크게 향상시켰으며, 특히 복잡한 분자 구조를 처리하는 데 있어 전통적인 GCN 모델을 능가하였습니다. 그러나 대규모 데이터셋에서 GAT 모델의 계산 효율성은 추가적인 최적화가 필요합니다. 예측 성능을 더욱 향상시키기 위해, GCN 을 강화하고 글로벌 어텐션 메커니즘을 통합한 ASGGCN 모델을 제안하였으며, 이는 반응 중심의 예측 정확도를 효과적으로 높였습니다. 실험 결과, ASGGCN 모델은 기존 모델 대비 반응 생성물 예측 정확도와 경로 추천의 실현 가능성에서 우수한 성능을 보였으며, 예측 정확도는 각각 87.7%, 91.6%, 93.1%, 94.8%에 달하였습니다. 그럼에도 불구하고, 이 모델은 복잡도가 높고 학습 시간이 길며, 더 많은 계산 자원이 요구됩니다. 약물-단백질 가상 스크리닝에서는 데이터 불균형으로 인한 예측 부정확 문제를 해결하기 위해 Adaboost 와 SVM 을 결합한 알고리즘을 설계하였습니다. 약한 분류기를 반복적으로 향상시켜 전체 모델의 성능을 개선함으로써, 가상 스크리닝의 정확도와 재현율을 크게 높여 신약 개발에 보다 신뢰할 수 있는 스크리닝 도구를 제공하였습니다. Adaboost-SVM 방법은 고도로 불균형한 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보였지만, 모델의 복잡성과 파라미터 조정 과정이 복잡하여 신중한 최적화가 필요합니다. 위의 연구를 종합하면, GAT 모델은 복잡한 분자 구조 처리에 탁월하며, ASGGCN 모델은 예측 정확도와 경로 추천에서 우수한 성능을 나타내고, Adaboost-SVM 알고리즘은 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결합니다. 이 세 가지 접근법의 시너지 효과는 유기화학 및 제약 연구 분야에서 딥 그래프 학습과 지능형 스크리닝 기술의 큰 잠재력과 실용적 가치를 보여줍니다. 본 연구는 미래의 약물 개발에 새로운 방법과 관점을 제공하여, 유기 분자 합성과 약물 스크리닝의 핵심 문제에 대한 체계적인 해결책을 제시합니다.|This study delves into the optimized application of artificial intelligence algorithms in the synthesis and development processes of novel organic macromolecular drugs, aiming to enhance the accuracy of organic macromolecule prediction and to optimize drug-protein screening pathways. By introducing Graph Attention Networks (GAT), Active Sampling Gated Graph Convolutional Networks (ASGGCN), and an Adaboost-SVM algorithm based on imbalanced data mining, we systematically address key challenges in current drug development. In the aspect of feasibility prediction for organic molecule synthesis, the GAT model is utilized to capture complex dependencies within molecular graphs, significantly improving prediction accuracy, especially in handling complex molecular structures, surpassing traditional GCN models. However, the computational efficiency of the GAT model on large-scale datasets requires further optimization. To further enhance predictive performance, the ASGGCN model is proposed by augmenting GCNs and integrating a global attention mechanism, effectively increasing the accuracy of reaction center predictions. Experimental results indicate that the ASGGCN model outperforms existing models in both reaction product prediction accuracy and pathway recommendation feasibility, achieving prediction accuracies of 87.7%, 91.6%, 93.1%, and 94.8%, respectively. Nevertheless, this model exhibits higher complexity, longer training times, and greater computational resource demands. In drug-protein virtual screening, addressing the issue of inaccurate predictions caused by data imbalance, we designed an algorithm combining Adaboost and SVM. By iteratively enhancing weak classifiers, this method significantly improves the overall model performance, increasing the accuracy and recall rate of virtual screening, thus providing a more reliable screening tool for new drug development. The Adaboost-SVM method excels in handling highly imbalanced data; however, its model complexity and parameter tuning process are intricate and require careful optimization. Integrating the above research, the GAT model excels in processing complex molecular structures, the ASGGCN model demonstrates superior performance in prediction accuracy and pathway recommendation, and the Adaboost-SVM algorithm effectively resolves data imbalance issues. The synergistic application of these three approaches showcases the significant potential and practical value of deep graph learning and intelligent screening technologies in the fields of organic chemistry and pharmaceutical research. This study offers new methods and perspectives for future drug development, not only possessing broad application potential but also providing systematic solutions to key problems in organic molecule synthesis and drug screening.