論文の概要: E(3)-equivariant models cannot learn chirality: Field-based molecular generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15864v2
• Date: Fri, 18 Apr 2025 07:16:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 23:57:59.106541
• Title: E(3)-equivariant models cannot learn chirality: Field-based molecular generation
• Title（参考訳）: E(3)-同変モデルではキラリティを学習できない:場に基づく分子生成
• Authors: Alexandru Dumitrescu, Dani Korpela, Markus Heinonen, Yogesh Verma, Valerii Iakovlev, Vikas Garg, Harri Lähdesmäki,
• Abstract要約: キラリティは薬物の安全性と効力性を決定する上で重要な役割を果たしている。 回転対称性の制約に取って代わる基準回転を提案する。 提案モデルでは、キラル性を含む全ての分子測地を捕捉するが、標準ベンチマーク指標のE(3)に基づく手法と高い競争性能を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.327048911864885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Obtaining the desired effect of drugs is highly dependent on their molecular geometries. Thus, the current prevailing paradigm focuses on 3D point-cloud atom representations, utilizing graph neural network (GNN) parametrizations, with rotational symmetries baked in via E(3) invariant layers. We prove that such models must necessarily disregard chirality, a geometric property of the molecules that cannot be superimposed on their mirror image by rotation and translation. Chirality plays a key role in determining drug safety and potency. To address this glaring issue, we introduce a novel field-based representation, proposing reference rotations that replace rotational symmetry constraints. The proposed model captures all molecular geometries including chirality, while still achieving highly competitive performance with E(3)-based methods across standard benchmarking metrics.
• Abstract（参考訳）: 薬物の望ましい効果を得るには、その分子量に大きく依存する。 したがって、現在の主流パラダイムは、グラフニューラルネットワーク(GNN)のパラメトリゼーションを利用して、E(3)不変層を介して回転対称性を組み込む3Dポイントクラウド原子表現に焦点を当てている。 このようなモデルは、回転や変換によって鏡像に重畳できない分子の幾何学的性質であるキラル性を無視しなければならない。 キラリティは薬物の安全性と効力性を決定する上で重要な役割を果たしている。 このグラリング問題に対処するために、回転対称性の制約を置き換える基準回転を提唱する、新しい場に基づく表現を導入する。 提案モデルでは、キラル性を含む全ての分子測地を捕捉するが、標準ベンチマーク指標のE(3)に基づく手法と高い競争性能を保っている。

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