論文の概要: HybridLinker: Topology-Guided Posterior Sampling for Enhanced Diversity and Validity in 3D Molecular Linker Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17349v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 17:23:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:56.689099
• Title: HybridLinker: Topology-Guided Posterior Sampling for Enhanced Diversity and Validity in 3D Molecular Linker Generation
• Title（参考訳）: Hybrid Linker:3次元分子リンカー生成における多様性と妥当性向上のためのトポロジーガイド付き後部サンプリング
• Authors: Minyeong Hwang, Ziseok Lee, Gwangsoo Kim, Kyungsu Kim, Eunho Yang,
• Abstract要約: リンカー生成は鉛最適化やPROTAC設計といった薬物発見の応用において重要である。 既存の手法は3Dポイントクラウド(PC)を利用したPCフリーとPCアウェアのカテゴリに分類される 事前学習したPC-フリーモデルから多様な結合トポロジをガイダンスとして提供することにより,PC-Aware推論を強化するフレームワークであるHybridLinkerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.37943142541468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linker generation is critical in drug discovery applications such as lead optimization and PROTAC design, where molecular fragments are assembled into diverse drug candidates. Existing methods fall into PC-Free and PC-Aware categories based on their use of 3D point clouds (PC). PC-Free models prioritize diversity but suffer from lower validity due to overlooking PC constraints, while PC-Aware models ensure higher validity but restrict diversity by enforcing strict PC constraints. To overcome these trade-offs without additional training, we propose HybridLinker, a framework that enhances PC-Aware inference by providing diverse bonding topologies from a pretrained PC-Free model as guidance. At its core, we propose LinkerDPS, the first diffusion posterior sampling (DPS) method operating across PC-Free and PC-Aware spaces, bridging molecular topology with 3D point clouds via an energy-inspired function. By transferring the diverse sampling distribution of PC-Free models into the PC-Aware distribution, HybridLinker significantly and consistently surpasses baselines, improving both validity and diversity in foundational molecular design and applied property optimization tasks, establishing a new DPS framework in the molecular and graph domains beyond imaging.
• Abstract（参考訳）: リンカー生成は、鉛最適化やPROTAC設計といった薬物発見の応用において重要であり、分子断片は様々な薬物候補に組み立てられる。 既存の手法は3Dポイントクラウド(PC)を用いて,PCフリーとPCアウェアのカテゴリに分類される。 PCフリーモデルは、多様性を優先するが、PC制約の見落としにより妥当性が低下する一方、PC-Awareモデルは、厳格なPC制約を課すことで多様性を制限している。 そこで本研究では,PC-フリーモデルからの多様な結合トポロジをガイダンスとして提供することにより,PC-Aware推論を強化するフレームワークであるHybridLinkerを提案する。 その中核となるLinkerDPSは,PC-Free空間とPC-Aware空間にまたがって動作する最初の拡散後サンプリング(DPS)法であり,エネルギーにインスパイアされた関数によって3次元点雲をブリッジする分子トポロジーである。 PC-フリーモデルの多様なサンプリング分布をPC-Aware分布に転送することで、HybridLinkerはベースラインを大幅に越え、基礎となる分子設計の妥当性と多様性を改善し、特性最適化タスクを適用し、イメージング以外の分子領域とグラフ領域に新しいDPSフレームワークを確立する。

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