論文の概要: Test-Time Tuned Language Models Enable End-to-end De Novo Molecular Structure Generation from MS/MS Spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23746v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 18:25:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.41401
• Title: Test-Time Tuned Language Models Enable End-to-end De Novo Molecular Structure Generation from MS/MS Spectra
• Title（参考訳）: MS/MSスペクトルからエンドツーエンドデノボ分子構造生成を可能にするテスト時間調整言語モデル
• Authors: Laura Mismetti, Marvin Alberts, Andreas Krause, Mara Graziani,
• Abstract要約: タンデム質量分析法は、代謝学、天然物発見、環境分析などの重要な分野における未知化合物の同定を可能にする。 テスト時間チューニングを活用することで,事前学習されたトランスフォーマーモデルの学習を向上し,このギャップに対処するフレームワークを導入する。 我々は、NPLIB1とMassSpecGymの2つの人気のあるベンチマークで、DiffMSのデファクトステート・オブ・ザ・アーティカルアプローチを100%と20%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.563216077422084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tandem Mass Spectrometry enables the identification of unknown compounds in crucial fields such as metabolomics, natural product discovery and environmental analysis. However, current methods rely on database matching from previously observed molecules, or on multi-step pipelines that require intermediate fragment or fingerprint prediction. This makes finding the correct molecule highly challenging, particularly for compounds absent from reference databases. We introduce a framework that, by leveraging test-time tuning, enhances the learning of a pre-trained transformer model to address this gap, enabling end-to-end de novo molecular structure generation directly from the tandem mass spectra and molecular formulae, bypassing manual annotations and intermediate steps. We surpass the de-facto state-of-the-art approach DiffMS on two popular benchmarks NPLIB1 and MassSpecGym by 100% and 20%, respectively. Test-time tuning on experimental spectra allows the model to dynamically adapt to novel spectra, and the relative performance gain over conventional fine-tuning is of 62% on MassSpecGym. When predictions deviate from the ground truth, the generated molecular candidates remain structurally accurate, providing valuable guidance for human interpretation and more reliable identification.
• Abstract（参考訳）: タンデム質量分析法は、代謝学、天然物発見、環境分析などの重要な分野における未知化合物の同定を可能にする。 しかし、現在の手法は、以前に観測された分子のデータベースマッチングや、中間的なフラグメントや指紋の予測を必要とする多段階パイプラインに依存している。 これにより、特に参照データベースに存在しない化合物に対して、正しい分子の発見は非常に困難である。 テスト時間チューニングを利用して、このギャップに対処するために事前学習されたトランスフォーマーモデルの学習を強化し、タンデム質量スペクトルと分子式から直接エンド・ツー・エンドのデ・ノボ分子構造を生成できるようにし、手動のアノテーションや中間ステップをバイパスするフレームワークを提案する。 我々は、NPLIB1とMassSpecGymの2つの人気のあるベンチマークで、DiffMSのデファクトステート・オブ・ザ・アーティカルアプローチを100%と20%上回った。 実験スペクトルにおけるテストタイムチューニングにより、モデルは新しいスペクトルに動的に適応でき、従来の微調整よりも相対的な性能はMassSpecGymで62%向上する。 予測が根本から逸脱した場合、生成された分子候補は構造的に正確であり、人間の解釈とより信頼性の高い同定のための貴重なガイダンスを提供する。

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