論文の概要: Test-Time Training Scaling Laws for Chemical Exploration in Drug Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19153v2
• Date: Mon, 19 May 2025 13:36:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.040161
• Title: Test-Time Training Scaling Laws for Chemical Exploration in Drug Design
• Title（参考訳）: 薬物設計における化学探査のための試験時間スケーリング法
• Authors: Morgan Thomas, Albert Bou, Gianni De Fabritiis,
• Abstract要約: 強化学習(RL)を利用した化学言語モデル(CLM)は、デ・ノボ分子設計において有望であるが、しばしばモード崩壊に悩まされている。 大規模言語モデルにおけるTTT(Test-Time Training)の着想を得て,化学空間探索の促進を目的としたスケーリングTTTを提案する。 以上の結果から, 独立RLエージェントの増加によるTTTのスケーリングは, 対数線形スケーリング法に従い, MolExp が測定した探索効率を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1406146587437904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chemical Language Models (CLMs) leveraging reinforcement learning (RL) have shown promise in de novo molecular design, yet often suffer from mode collapse, limiting their exploration capabilities. Inspired by Test-Time Training (TTT) in large language models, we propose scaling TTT for CLMs to enhance chemical space exploration. We introduce MolExp, a novel benchmark emphasizing the discovery of structurally diverse molecules with similar bioactivity, simulating real-world drug design challenges. Our results demonstrate that scaling TTT by increasing the number of independent RL agents follows a log-linear scaling law, significantly improving exploration efficiency as measured by MolExp. In contrast, increasing TTT training time yields diminishing returns, even with exploration bonuses. We further evaluate cooperative RL strategies to enhance exploration efficiency. These findings provide a scalable framework for generative molecular design, offering insights into optimizing AI-driven drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)を利用した化学言語モデル(CLM)は、デ・ノボ分子設計において有望であるが、しばしばモード崩壊に悩まされ、探索能力が制限されている。 大規模言語モデルにおけるTTT(Test-Time Training)の着想を得て,化学空間探索の促進を目的としたスケーリングTTTを提案する。 このベンチマークでは、類似の生体活性を持つ構造的に多様な分子の発見を強調し、現実世界の薬物設計の課題をシミュレートする。 以上の結果から, 独立RLエージェントの増加によるTTTのスケーリングは, 対数線形スケーリング法に従い, MolExp が測定した探索効率を大幅に向上することを示した。 対照的に、TTトレーニング時間の増加は、探索ボーナスであってもリターンを減少させる。 さらに, 探索効率を高めるため, 協調RL戦略の評価を行った。 これらの発見は、AI駆動の薬物発見の最適化に関する洞察を提供する、生成分子設計のためのスケーラブルなフレームワークを提供する。

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