論文の概要: Unraveling the Potential of Diffusion Models in Small Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08005v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 03:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-20 22:54:22.088885
• Title: Unraveling the Potential of Diffusion Models in Small Molecule Generation
• Title（参考訳）: 微小分子生成における拡散モデルの可能性
• Authors: Peining Zhang, Daniel Baker, Minghu Song, Jinbo Bi,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、薬物R&Dにおいて大きな注目を集めている。 本稿では,分子生成におけるDMの最近の進歩と応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.498245053640939
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI presents chemists with novel ideas for drug design and facilitates the exploration of vast chemical spaces. Diffusion models (DMs), an emerging tool, have recently attracted great attention in drug R\&D. This paper comprehensively reviews the latest advancements and applications of DMs in molecular generation. It begins by introducing the theoretical principles of DMs. Subsequently, it categorizes various DM-based molecular generation methods according to their mathematical and chemical applications. The review further examines the performance of these models on benchmark datasets, with a particular focus on comparing the generation performance of existing 3D methods. Finally, it concludes by emphasizing current challenges and suggesting future research directions to fully exploit the potential of DMs in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 生成AIは、薬剤設計のための新しいアイデアを化学者に提示し、広大な化学空間の探索を促進する。 拡散モデル(DM)は近年,医薬品の研究開発において大きな注目を集めている。 本稿では,分子生成におけるDMの最近の進歩と応用について概説する。 DMの理論原則の導入から始まる。 その後、数学的および化学的用途に応じて様々なDMベースの分子生成法を分類する。 このレビューでは、ベンチマークデータセットにおけるこれらのモデルの性能をさらに調べ、既存の3Dメソッドの生成性能を比較することに重点を置いている。 最後に、現在の課題を強調し、薬物発見におけるDMの可能性を完全に活用するための今後の研究方向を提案することで、結論付けている。

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