論文の概要: MDM: Molecular Diffusion Model for 3D Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05710v1
• Date: Tue, 13 Sep 2022 03:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 13:15:24.799421
• Title: MDM: Molecular Diffusion Model for 3D Molecule Generation
• Title（参考訳）: MDM : 3次元分子生成のための分子拡散モデル
• Authors: Lei Huang, Hengtong Zhang, Tingyang Xu, Ka-Chun Wong
• Abstract要約: 既存の拡散に基づく3D分子生成法は、不満足な性能に悩まされる可能性がある。 原子間関係は分子の3次元点雲表現にはない。 提案したモデルは、条件付きタスクと条件付きタスクの両方において、既存のメソッドよりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.386468094571725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecule generation, especially generating 3D molecular geometries from scratch (i.e., 3D \textit{de novo} generation), has become a fundamental task in drug designs. Existing diffusion-based 3D molecule generation methods could suffer from unsatisfactory performances, especially when generating large molecules. At the same time, the generated molecules lack enough diversity. This paper proposes a novel diffusion model to address those two challenges. First, interatomic relations are not in molecules' 3D point cloud representations. Thus, it is difficult for existing generative models to capture the potential interatomic forces and abundant local constraints. To tackle this challenge, we propose to augment the potential interatomic forces and further involve dual equivariant encoders to encode interatomic forces of different strengths. Second, existing diffusion-based models essentially shift elements in geometry along the gradient of data density. Such a process lacks enough exploration in the intermediate steps of the Langevin dynamics. To address this issue, we introduce a distributional controlling variable in each diffusion/reverse step to enforce thorough explorations and further improve generation diversity. Extensive experiments on multiple benchmarks demonstrate that the proposed model significantly outperforms existing methods for both unconditional and conditional generation tasks. We also conduct case studies to help understand the physicochemical properties of the generated molecules.
• Abstract（参考訳）: 分子生成、特にスクラッチから3次元分子ジオメトリー(すなわち3D \textit{de novo} 生成)は、薬物設計の基本的な課題となっている。 既存の拡散に基づく3D分子生成法は、特に大きな分子を生成する場合、不満足な性能に悩まされる可能性がある。 同時に、生成された分子には十分な多様性がない。 本稿では,これら2つの課題に対処する新しい拡散モデルを提案する。 まず、原子間関係は分子の3次元点雲表現にはない。 したがって、既存の生成モデルが潜在的な原子間力と豊富な局所的制約を捉えることは困難である。 この課題に取り組むために、原子間力の可能性を増強し、さらに異なる強度の原子間力をエンコードするための双対同変エンコーダを含むことを提案する。 第二に、既存の拡散ベースのモデルは基本的に、データ密度の勾配に沿って幾何学的要素をシフトさせる。 このような過程はランゲヴィン力学の中間段階における十分な探索を欠いている。 この問題に対処するため,各拡散/逆ステップに分布制御変数を導入し,徹底的な探索と生成の多様性の向上を図る。 複数のベンチマークに関する広範囲な実験により、提案手法が無条件生成タスクと条件生成タスクの両方において既存の手法を大幅に上回っていることが示されている。 また、生成分子の物理化学的性質を理解するためのケーススタディも実施する。

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