論文の概要: MS-BART: Unified Modeling of Mass Spectra and Molecules for Structure Elucidation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20615v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 14:45:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:18.140378
• Title: MS-BART: Unified Modeling of Mass Spectra and Molecules for Structure Elucidation
• Title（参考訳）: MS-BART:構造解明のための質量スペクトルと分子の統一モデリング
• Authors: Yang Han, Pengyu Wang, Kai Yu, Xin Chen, Lu Chen,
• Abstract要約: 大規模事前学習は、他の領域におけるデータの不足に対処するのに有効であることが証明されている。 質量スペクトルと分子構造を共有トークン語彙にマッピングする統合モデリングフレームワークMS-BARTを提案する。 大規模な評価では、MS-BARTはMassSpecGymとNPLIB1の5/12キーメトリクスでSOTA性能を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.973121120131875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mass spectrometry (MS) plays a critical role in molecular identification, significantly advancing scientific discovery. However, structure elucidation from MS data remains challenging due to the scarcity of annotated spectra. While large-scale pretraining has proven effective in addressing data scarcity in other domains, applying this paradigm to mass spectrometry is hindered by the complexity and heterogeneity of raw spectral signals. To address this, we propose MS-BART, a unified modeling framework that maps mass spectra and molecular structures into a shared token vocabulary, enabling cross-modal learning through large-scale pretraining on reliably computed fingerprint-molecule datasets. Multi-task pretraining objectives further enhance MS-BART's generalization by jointly optimizing denoising and translation task. The pretrained model is subsequently transferred to experimental spectra through finetuning on fingerprint predictions generated with MIST, a pre-trained spectral inference model, thereby enhancing robustness to real-world spectral variability. While finetuning alleviates the distributional difference, MS-BART still suffers molecular hallucination and requires further alignment. We therefore introduce a chemical feedback mechanism that guides the model toward generating molecules closer to the reference structure. Extensive evaluations demonstrate that MS-BART achieves SOTA performance across 5/12 key metrics on MassSpecGym and NPLIB1 and is faster by one order of magnitude than competing diffusion-based methods, while comprehensive ablation studies systematically validate the model's effectiveness and robustness.
• Abstract（参考訳）: 質量分析法(MS)は分子同定において重要な役割を担い、科学的発見を著しく前進させた。 しかし、アノテートスペクトルの不足により、MSデータからの構造解明は依然として困難である。 大規模事前学習は、他の領域におけるデータの不足に対処する上で有効であることが証明されているが、このパラダイムを質量分析に応用することは、生のスペクトル信号の複雑さと不均一性によって妨げられている。 そこで我々は,質量スペクトルと分子構造を共通トークン語彙にマッピングする統一モデリングフレームワークMS-BARTを提案する。 マルチタスク事前学習の目的は、復調タスクと翻訳タスクを協調的に最適化することで、MS-BARTの一般化をさらに促進する。 事前トレーニングされたモデルは、事前トレーニングされたスペクトル推定モデルであるMISTで生成された指紋予測を微調整し、実世界のスペクトル変動に対する堅牢性を高めることにより、実験用スペクトルに転送される。 微調整は分布の違いを緩和するが、MS-BARTは分子幻覚に悩まされ、さらにアライメントを必要とする。 そこで我々は,モデルが参照構造に近い分子を生成するための化学フィードバック機構を導入する。 大規模な評価では、MS-BARTは、MassSpecGymとNPLIB1の5/12キーメトリクスでSOTA性能を達成し、競合する拡散ベースの手法よりも1桁高速であり、包括的アブレーション研究はモデルの有効性とロバスト性を体系的に検証している。

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