論文の概要: Efficient 3D Molecular Generation with Flow Matching and Scale Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07266v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 13:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:44:22.913635
• Title: Efficient 3D Molecular Generation with Flow Matching and Scale Optimal Transport
• Title（参考訳）: フローマッチングとスケール最適輸送による効率的な3次元分子生成
• Authors: Ross Irwin, Alessandro Tibo, Jon-Paul Janet, Simon Olsson,
• Abstract要約: 本稿では,3次元分子生成のためのスケーラブルなE(3)等価メッセージパッシングアーキテクチャを提案する。 また,分子生成モデルであるMolFlowを導入し,フローマッチングと大規模最適輸送を併用して学習を行った。 本モデルでは,100個のサンプリングステップのみを用いて,ベンチマークデータセットの最先端結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.56824843205882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative models for 3D drug design have gained prominence recently for their potential to design ligands directly within protein pockets. Current approaches, however, often suffer from very slow sampling times or generate molecules with poor chemical validity. Addressing these limitations, we propose Semla, a scalable E(3)-equivariant message passing architecture. We further introduce a molecular generation model, MolFlow, which is trained using flow matching along with scale optimal transport, a novel extension of equivariant optimal transport. Our model produces state-of-the-art results on benchmark datasets with just 100 sampling steps. Crucially, MolFlow samples high quality molecules with as few as 20 steps, corresponding to a two order-of-magnitude speed-up compared to state-of-the-art, without sacrificing performance. Furthermore, we highlight limitations of current evaluation methods for 3D generation and propose new benchmark metrics for unconditional molecular generators. Finally, using these new metrics, we compare our model's ability to generate high quality samples against current approaches and further demonstrate MolFlow's strong performance.
• Abstract（参考訳）: 3Dドラッグデザインのための生成モデルは、タンパク質ポケット内で直接リガンドを設計する可能性から、最近注目されている。 しかし、現在のアプローチは、しばしば非常に遅いサンプリング時間に悩まされるか、化学的妥当性の低い分子を生成する。 これらの制約に対処するため、スケーラブルなE(3)等価メッセージパッシングアーキテクチャであるSemlaを提案する。 さらに,同変最適輸送の新たな拡張であるスケール最適輸送とともに,フローマッチングを用いて学習した分子生成モデルMolFlowを導入する。 本モデルでは,100個のサンプリングステップのみを用いて,ベンチマークデータセットの最先端結果を生成する。 重要なことに、MollFlowは20段階以内の高品質な分子をサンプリングし、パフォーマンスを犠牲にすることなく、最先端技術と比較して2桁のマグニチュード・スピードアップに対応している。 さらに、3次元生成のための現在の評価手法の限界を強調し、無条件分子発生装置のための新しいベンチマーク指標を提案する。 最後に、これらの新しいメトリクスを使用して、我々のモデルが現在のアプローチに対して高品質なサンプルを生成する能力を比較し、さらにMolFlowの強力なパフォーマンスを実証します。

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