BitBIRCHクラスタリングで、活性崖を大規模ライブラリーから効率よく見つける、あるいは避ける
- BitBIRCHクラスタリングを土台に、超大規模な化合物集合で活性崖を扱う二つの相補的な手法が示された。
- 一方は構造活性相関の地形をたどって活性崖を素早く見つけ、もう一方は化学空間の中で最も滑らかな領域を特定して活性崖を避ける。
- 要旨にはベンチマークや検証の詳細がなく、主な主張は大規模データへの適用しやすさである。
- コードはGitHubで無償公開されている。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
売りは大規模データへの適用性だが、要旨にはそれを検証する材料がない。比較対象は総当たりの類似度計算による活性崖探索だろうし、速いだけでは、見つかった崖がアッセイのばらつきでないことの証明にならない。導入前に、すでに崖が分かっている自社シリーズに適用して、それらを拾えるか確かめたい。