論文の概要: ScaffoldGPT: A Scaffold-based Large Language Model for Drug Improvement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06891v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 10:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:51.726250
• Title: ScaffoldGPT: A Scaffold-based Large Language Model for Drug Improvement
• Title（参考訳）: ScaffoldGPT: 薬物改善のための大言語モデル
• Authors: Xuefeng Liu, Songhao Jiang, Rick Stevens,
• Abstract要約: ScaffoldGPTは分子足場に基づく薬物最適化のための新しいLarge Language Model (LLM)である。 本研究は,(1)事前学習,微調整,復号化を統合した3段階の薬物最適化アプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6198448284771443
• License:
• Abstract: Drug optimization has become increasingly crucial in light of fast-mutating virus strains and drug-resistant cancer cells. Nevertheless, it remains challenging as it necessitates retaining the beneficial properties of the original drug while simultaneously enhancing desired attributes beyond its scope. In this work, we aim to tackle this challenge by introducing ScaffoldGPT, a novel Large Language Model (LLM) designed for drug optimization based on molecular scaffolds. Our work comprises three key components: (1) A three-stage drug optimization approach that integrates pretraining, finetuning, and decoding optimization. (2) A uniquely designed two-phase incremental training approach for pre-training the drug optimization LLM-based generator on molecule scaffold with enhanced performance. (3) A token-level decoding optimization strategy, TOP-N, that enabling controlled, reward-guided generation using pretrained/finetuned LLMs. Finally, by conducting a comprehensive evaluation on COVID and cancer benchmarks, we demonstrate that SCAFFOLDGPT outperforms the competing baselines in drug optimization benchmarks, while excelling in preserving the original functional scaffold and enhancing desired properties.
• Abstract（参考訳）: 薬物の最適化は、急速に変異するウイルス株や薬剤耐性のがん細胞に照らしてますます重要になっている。 それでも、元の薬の有益性を保ちながら、その範囲を超えて望ましい属性を同時に強化する必要があるため、依然として困難である。 そこで本研究では,分子足場に基づく薬物最適化のための新しいLarge Language Model(LLM)であるScaffoldGPTを導入することで,この問題に対処する。 本研究は,(1)事前学習,微調整,復号化を統合した3段階の薬物最適化アプローチである。 2) 分子足場上での薬物最適化LDMに基づくジェネレータの事前学習のための2段階インクリメンタルトレーニングを独自に設計し, 性能を向上した。 (3)トークンレベルの復号化最適化戦略TOP-N。 最後に、新型コロナウイルスとがんのベンチマークを総合的に評価することにより、SCAFFOLDGPTは、元の機能的足場を保存し、望ましい特性を向上しつつ、薬物最適化ベンチマークにおいて競合するベースラインを上回っていることを示す。

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