Fugu-MT 論文翻訳(概要): Piloting Structure-Based Drug Design via Modality-Specific Optimal Schedule

論文の概要: Piloting Structure-Based Drug Design via Modality-Specific Optimal Schedule

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07286v2
Date: Thu, 05 Jun 2025 12:37:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-06 16:56:39.496528
Title: Piloting Structure-Based Drug Design via Modality-Specific Optimal Schedule
Title（参考訳）: モダリティ特異的最適スケジュールによる試験的構造に基づく医薬品設計
Authors: Keyue Qiu, Yuxuan Song, Zhehuan Fan, Peidong Liu, Zhe Zhang, Mingyue Zheng, Hao Zhou, Wei-Ying Ma,
Abstract要約: 近年の深部生成モデルは幾何構造モデリングの課題に直面している。雑音スケジュールがねじれ確率パスの変動下界(VLB)を決定する事実を確立することにより、VLB-Optimal Scheduling(VOS)を提案する。本モデルにより分子構造と相互作用モデリングが効果的に向上し,CrossDock上で95.9%の最先端のPoseBusters通過率が達成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.871512049860076
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Structure-Based Drug Design (SBDD) is crucial for identifying bioactive molecules. Recent deep generative models are faced with challenges in geometric structure modeling. A major bottleneck lies in the twisted probability path of multi-modalities -- continuous 3D positions and discrete 2D topologies -- which jointly determine molecular geometries. By establishing the fact that noise schedules decide the Variational Lower Bound (VLB) for the twisted probability path, we propose VLB-Optimal Scheduling (VOS) strategy in this under-explored area, which optimizes VLB as a path integral for SBDD. Our model effectively enhances molecular geometries and interaction modeling, achieving state-of-the-art PoseBusters passing rate of 95.9% on CrossDock, more than 10% improvement upon strong baselines, while maintaining high affinities and robust intramolecular validity evaluated on held-out test set. Code is available at https://github.com/AlgoMole/MolCRAFT.
Abstract（参考訳）: SBDD(Structure-Based Drug Design)は、生物活性分子の同定に重要である。近年の深部生成モデルは幾何構造モデリングの課題に直面している。主要なボトルネックは、連続した3D位置と離散的な2Dトポロジーという、分子のジオメトリを共同で決定する多モードのねじれ確率経路にある。ノイズスケジュールがツイストされた確率パスの変分下界(VLB)を決定する事実を確立することにより、この下探索領域におけるVLB-Optimal Scheduling(VOS)戦略を提案し、VLBをSBDDの経路積分として最適化する。本モデルは,分子構造と相互作用のモデリングを効果的に強化し,CrossDock上で95.9%の最先端のPoseBusters通過率を達成し,高親和性と堅牢な分子内有効性を維持しつつ,強いベースラインを10%以上改善する。コードはhttps://github.com/AlgoMole/MolCRAFTで入手できる。

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