論文の概要: Evolutionary training-free guidance in diffusion model for 3D multi-objective molecular generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11037v2
• Date: Mon, 19 May 2025 06:06:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 14:49:22.427355
• Title: Evolutionary training-free guidance in diffusion model for 3D multi-objective molecular generation
• Title（参考訳）: 3次元多目的分子生成のための拡散モデルにおける進化的学習自由誘導
• Authors: Ruiqing Sun, Dawei Feng, Sen Yang, Yijie Wang, Huaimin Wang,
• Abstract要約: EGDは、拡散サンプリングプロセスに直接進化的演算子を組み込む、トレーニング不要のフレームワークである。 単一およびマルチターゲットの3D条件生成タスクでは、EGDは最先端条件拡散法を精度良く上回り、1世代あたり最大5倍高速に動作します。 EGDは任意の3Dフラグメントを生成分子に埋め込むことができ、複数の衝突特性を1つの統一プロセスで最適化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.140891054725962
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering novel 3D molecular structures that simultaneously satisfy multiple property targets remains a central challenge in materials and drug design. Although recent diffusion-based models can generate 3D conformations, they require expensive retraining for each new property or property-combination and lack flexibility in enforcing structural constraints. We introduce EGD (Evolutionary Guidance in Diffusion), a training-free framework that embeds evolutionary operators directly into the diffusion sampling process. By performing crossover on noise-perturbed samples and then denoising them with a pretrained Unconditional diffusion model, EGD seamlessly blends structural fragments and steers generation toward user-specified objectives without any additional model updates. On both single- and multi-target 3D conditional generation tasks-and on multi-objective optimization of quantum properties EGD outperforms state-of-the-art conditional diffusion methods in accuracy and runs up to five times faster per generation. In the single-objective optimization of protein ligands, EGD enables customized ligand generation. Moreover, EGD can embed arbitrary 3D fragments into the generated molecules while optimizing multiple conflicting properties in one unified process. This combination of efficiency, flexibility, and controllable structure makes EGD a powerful tool for rapid, guided exploration of chemical space.
• Abstract（参考訳）: 複数の特性目標を同時に満たす新しい3D分子構造を発見することは、材料や医薬品の設計において中心的な課題である。 最近の拡散モデルでは3Dコンフォーメーションを生成することができるが、新しいプロパティやプロパティの組み合わせごとに高価な再トレーニングが必要であり、構造的制約を強制する柔軟性が欠如している。 本稿では,拡散サンプリングプロセスに直接進化的演算子を組み込むトレーニングフリーフレームワークであるEGD(Evolutionary Guidance in Diffusion)を紹介する。 ノイズ摂動サンプルのクロスオーバーを実行し、事前訓練された無条件拡散モデルでデノベートすることで、EGDは、追加のモデル更新なしに、ユーザ指定対象に対して構造的フラグメントとステア生成をシームレスにブレンドする。 単一およびマルチターゲットの3D条件生成タスクと、量子特性の多目的最適化では、EGDは最先端条件拡散法を精度良く上回り、1世代あたり最大5倍高速に動作する。 タンパク質リガンドの単一目的最適化において、EGDはカスタマイズされたリガンド生成を可能にする。 さらに、EGDは任意の3Dフラグメントを生成分子に埋め込むことができ、複数の競合特性を1つの統一プロセスで最適化することができる。 この効率性、柔軟性、制御可能な構造の組み合わせにより、EGDは化学空間を迅速かつガイド的に探索するための強力なツールとなる。

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