論文の概要: PepTune: De Novo Generation of Therapeutic Peptides with Multi-Objective-Guided Discrete Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17780v4
• Date: Mon, 02 Jun 2025 12:07:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:42.949208
• Title: PepTune: De Novo Generation of Therapeutic Peptides with Multi-Objective-Guided Discrete Diffusion
• Title（参考訳）: PepTune:多目的離散拡散による治療ペプチドのデノボ生成
• Authors: Sophia Tang, Yinuo Zhang, Pranam Chatterjee,
• Abstract要約: 治療ペプチドSMILESの同時生成と最適化のための多目的離散拡散モデルであるPepTuneを提案する。 拡散過程を導出するために,推測時間多目的誘導アルゴリズムであるモンテカルロツリーガイダンス(MCTG)を導入する。 PepTune を用いて, 多様な化学修飾ペプチドを同時に生成し, 複数の治療特性に最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6668932659159905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present PepTune, a multi-objective discrete diffusion model for simultaneous generation and optimization of therapeutic peptide SMILES. Built on the Masked Discrete Language Model (MDLM) framework, PepTune ensures valid peptide structures with a novel bond-dependent masking schedule and invalid loss function. To guide the diffusion process, we introduce Monte Carlo Tree Guidance (MCTG), an inference-time multi-objective guidance algorithm that balances exploration and exploitation to iteratively refine Pareto-optimal sequences. MCTG integrates classifier-based rewards with search-tree expansion, overcoming gradient estimation challenges and data sparsity. Using PepTune, we generate diverse, chemically-modified peptides simultaneously optimized for multiple therapeutic properties, including target binding affinity, membrane permeability, solubility, hemolysis, and non-fouling for various disease-relevant targets. In total, our results demonstrate that MCTG for masked discrete diffusion is a powerful and modular approach for multi-objective sequence design in discrete state spaces.
• Abstract（参考訳）: 治療ペプチドSMILESの同時生成と最適化のための多目的離散拡散モデルであるPepTuneを提案する。 Masked Discrete Language Model (MDLM) フレームワーク上に構築されたPepTuneは、新しい結合依存マスキングスケジュールと無効損失関数を備えた有効なペプチド構造を保証する。 拡散過程を導出するために,探索と利用のバランスをとる推論時間多目的誘導アルゴリズムであるMonte Carlo Tree Guidance (MCTG)を導入する。 MCTGは、分類器に基づく報酬を探索木拡張と統合し、勾配推定の課題とデータの分散を克服する。 PepTuneを用いて, 標的結合親和性, 膜透過性, 溶解性, 溶血性, 各種疾患関連標的に対する非汚濁性など, 複数の治療特性に同時に最適化された多種多様な修飾ペプチドを生成する。 その結果,マスク付き離散拡散のためのMCTGは,離散状態空間における多目的シーケンス設計のための強力かつモジュラーな手法であることがわかった。

関連論文リスト

• Fine-Tuning Discrete Diffusion Models via Reward Optimization with Applications to DNA and Protein Design [56.957070405026194]
  拡散モデルにより生成された軌道全体を通して報酬の直接バックプロパゲーションを可能にするアルゴリズムを提案する。 DRAKESは自然に似ており、高い報酬をもたらすシーケンスを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T15:10:13Z)
• Aligning Target-Aware Molecule Diffusion Models with Exact Energy Optimization [147.7899503829411]
  AliDiffは、事前訓練されたターゲット拡散モデルと望ましい機能特性を整合させる新しいフレームワークである。 最先端の結合エネルギーを持つ分子を最大7.07 Avg. Vina Scoreで生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T06:10:29Z)
• Peptide Vaccine Design by Evolutionary Multi-Objective Optimization [34.83487850400559]
  ペプチドワクチン設計の主な課題は、個人間のアレルの多様性に起因するペプチドの有効サブセットを選択することである。 従来の研究は主に、ペプチド-マヨルヒストコンパチビリティ複合体(ペプチド-MHC)結合の期待数を最大化することを目的として、制約付き最適化問題としてこのタスクを定式化した。 本稿では,2目的最適化問題としてペプチドワクチン設計を再構成する多目的最適化に基づく新しいフレームワークEMOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T11:28:55Z)
• MoFormer: Multi-objective Antimicrobial Peptide Generation Based on Conditional Transformer Joint Multi-modal Fusion Descriptor [15.98003148948758]
  AMPの多属性同時最適化のための多目的AMP合成パイプライン(MoFormer)を構築した。 MoFormerは、条件付き制約ときめ細かいマルチディスクリプタによってガイドされる、高度に構造化された潜在空間におけるAMPシーケンスの望ましい属性を改善している。 抗微生物活性の増強と溶血の最小化により,MoFormerは既存の方法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T07:17:18Z)
• DecompOpt: Controllable and Decomposed Diffusion Models for Structure-based Molecular Optimization [49.85944390503957]
  DecompOptは、制御可能・拡散モデルに基づく構造に基づく分子最適化手法である。 DecompOptは強いde novoベースラインよりも優れた特性を持つ分子を効率よく生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T02:53:40Z)
• A Multi-Modal Contrastive Diffusion Model for Therapeutic Peptide Generation [7.779658935195194]
  本稿では,新しいペプチド配列と構造を共生成するために,拡散フレームワークにおける配列と構造の両方のモダリティを融合したマルチモーダルコントラスト拡散モデルを提案する。 MMCDは、抗菌性/抗がん性スコア、多様性、ペプチドドッキングなど、さまざまな指標で治療ペプチドを産生する、最先端のディープジェネレーション法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-25T09:20:26Z)
• Protein Design with Guided Discrete Diffusion [67.06148688398677]
  タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。 離散拡散モデルのためのガイダンス手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。 NOSは、構造に基づく手法の重要な制限を回避し、シーケンス空間で直接設計を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T16:31:24Z)
• Scaffold-Based Multi-Objective Drug Candidate Optimization [9.53584200550524]
  グラフに焦点をあてたマルコフ連鎖モンテカルロフレームワークを導入し、最適な性質を持つ分子を生成する。 ScaMARSの多様性スコアは84.6%であり、条件付きモデルよりも99.5%高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T21:42:17Z)
• PropertyDAG: Multi-objective Bayesian optimization of partially ordered, mixed-variable properties for biological sequence design [42.92794039060737]
  本稿では,従来の多目的BO上で動作するフレームワークであるPropertyDAGを紹介する。 ペニシリン生産タスク,おもちゃの数値問題,実世界の抗体設計タスクにおいて,複数のシミュレーションされた能動学習繰り返しの性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-08T19:42:16Z)
• Designing Biological Sequences via Meta-Reinforcement Learning and Bayesian Optimization [68.28697120944116]
  メタ強化学習を用いて自己回帰生成モデルを訓練し、選択のための有望なシーケンスを提案する。 我々は,データのサブセットのサンプリングによって誘導されるMDPの分布に対する最適ポリシーを求める問題として,この問題を提起する。 このようなアンサンブルに対するメタラーニングは,報酬の過小評価に対して頑健であり,競争的な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T18:37:27Z)
• A Novel Unified Conditional Score-based Generative Framework for Multi-modal Medical Image Completion [54.512440195060584]
  我々は、スコアベース生成モデル(SGM)を活用するために、統一多モードスコアベース生成モデル(UMM-CSGM)を提案する。 UMM-CSGMは、新しいマルチインマルチアウトコンディションスコアネットワーク(mm-CSN)を用いて、クロスモーダル条件分布の包括的集合を学習する。 BraTS19データセットの実験により、UMM-CSGMは腫瘍誘発病変における不均一な増強と不規則な領域をより確実に合成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T16:57:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。