論文の概要: ControlMol: Adding Substructure Control To Molecule Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06659v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 08:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:43.803979
• Title: ControlMol: Adding Substructure Control To Molecule Diffusion Models
• Title（参考訳）: ControlMol: 分子拡散モデルにサブ構造制御を追加する
• Authors: Qi Zhengyang, Liu Zijing, Zhang Jiying, Cao He, Li Yu,
• Abstract要約: 条件学習と条件最適化を組み合わせた2段階の訓練手法を提案する。 実験では, ランダムに分割したサブ構造データのみを学習し, より有効で多様な分子を生成することにより, 従来の手法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8372258697984627
• License:
• Abstract: Due to the vast design space of molecules, generating molecules conditioned on a specific sub-structure relevant to a particular function or therapeutic target is a crucial task in computer-aided drug design. Existing works mainly focus on specific tasks, such as linker design or scaffold hopping, each task requires training a model from scratch, and many well-pretrained De Novo molecule generation model parameters are not effectively utilized. To this end, we propose a two-stage training approach, consisting of condition learning and condition optimization. In the condition learning stage, we adopt the idea of ControlNet and design some meaningful adjustments to make the unconditional generative model learn sub-structure conditioned generation. In the condition optimization stage, by using human preference learning, we further enhance the stability and robustness of sub-structure control. In our experiments, only trained on randomly partitioned sub-structure data, the proposed method outperforms previous techniques by generating more valid and diverse molecules. Our method is easy to implement and can be quickly applied to various pre-trained molecule generation models.
• Abstract（参考訳）: 分子の広大な設計空間のため、特定の機能や治療対象に関連する特定のサブ構造に条件付けされた分子を生成することは、コンピュータ支援薬物設計において重要な課題である。 既存の作業は主にリンカー設計や足場ホッピングのような特定のタスクに焦点を当てており、各タスクはスクラッチからモデルをトレーニングする必要がある。 そこで本研究では,条件学習と条件最適化を組み合わせた2段階の学習手法を提案する。 条件学習段階では、制御ネットの考え方を採用し、無条件生成モデルにサブ構造条件付き生成を学習させる意味のある調整を設計する。 条件最適化の段階では、人間の嗜好学習を用いることで、サブ構造制御の安定性と堅牢性をさらに向上する。 実験では, ランダムに分割したサブ構造データのみを学習し, より有効で多様な分子を生成することにより, 従来の手法より優れていた。 本手法は実装が容易であり, 種々の事前学習分子生成モデルに適用可能である。

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