論文の概要: GenMol: A Drug Discovery Generalist with Discrete Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06158v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 18:30:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:26:47.638225
• Title: GenMol: A Drug Discovery Generalist with Discrete Diffusion
• Title（参考訳）: GenMol: 離散拡散のドラッグ発見ジェネリスト
• Authors: Seul Lee, Karsten Kreis, Srimukh Prasad Veccham, Meng Liu, Danny Reidenbach, Yuxing Peng, Saee Paliwal, Weili Nie, Arash Vahdat,
• Abstract要約: Generalist Molecular Generative Model (GenMol) は、薬物発見パイプラインの様々な側面に対処する汎用的なフレームワークである。 離散拡散フレームワークでは、フラグメントをマスク付きトークンに置き換えることで分子を最適化するフラグメントリマッシングを導入する。 GenMolは、デノボ生成およびフラグメント制約生成においてSAFE表現に基づいてトレーニングされた以前のGPTベースのモデルよりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.29814519270451
• License:
• Abstract: Drug discovery is a complex process that involves multiple scenarios and stages, such as fragment-constrained molecule generation, hit generation and lead optimization. However, existing molecular generative models can only tackle one or two of these scenarios and lack the flexibility to address various aspects of the drug discovery pipeline. In this paper, we present Generalist Molecular generative model (GenMol), a versatile framework that addresses these limitations by applying discrete diffusion to the Sequential Attachment-based Fragment Embedding (SAFE) molecular representation. GenMol generates SAFE sequences through non-autoregressive bidirectional parallel decoding, thereby allowing utilization of a molecular context that does not rely on the specific token ordering and enhanced computational efficiency. Moreover, under the discrete diffusion framework, we introduce fragment remasking, a strategy that optimizes molecules by replacing fragments with masked tokens and regenerating them, enabling effective exploration of chemical space. GenMol significantly outperforms the previous GPT-based model trained on SAFE representations in de novo generation and fragment-constrained generation, and achieves state-of-the-art performance in goal-directed hit generation and lead optimization. These experimental results demonstrate that GenMol can tackle a wide range of drug discovery tasks, providing a unified and versatile approach for molecular design.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見は、フラグメント制約分子の生成、ヒット生成、リード最適化など、複数のシナリオとステージを含む複雑なプロセスである。 しかし、既存の分子生成モデルはこれらのシナリオの1つか2つにしか対応できず、薬物発見パイプラインの様々な側面に対処する柔軟性に欠ける。 本稿では, 逐次アタッチメントに基づくフラグメント埋め込み(SAFE)分子表現に離散拡散を適用することで, これらの制約に対処する汎用的フレームワークであるジェネリスト分子生成モデル(GenMol)を提案する。 GenMolは、非自己回帰的な双方向並列デコーディングを通じてSAFEシーケンスを生成し、特定のトークンの順序付けに依存しない分子コンテキストの利用と計算効率の向上を可能にする。 さらに, 離散拡散フレームワークの下では, フラグメントをマスク付きトークンで置き換え, 再生することで分子を最適化し, 化学空間を効果的に探索する手法であるフラグメントリマッシングを導入する。 GenMolは、デノボ生成およびフラグメント制約生成においてSAFE表現に基づいてトレーニングされた以前のGPTベースモデルよりも大幅に優れ、ゴール指向ヒット生成およびリード最適化における最先端のパフォーマンスを達成する。 これらの実験結果は、GenMolが幅広い薬物発見タスクに取り組み、分子設計に統一的で汎用的なアプローチを提供することを示した。

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