論文の概要: OMTRA: A Multi-Task Generative Model for Structure-Based Drug Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05080v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 18:46:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.322175
• Title: OMTRA: A Multi-Task Generative Model for Structure-Based Drug Design
• Title（参考訳）: OMTRA: 構造に基づく医薬品設計のためのマルチタスク生成モデル
• Authors: Ian Dunn, Liv Toft, Tyler Katz, Juhi Gupta, Riya Shah, Ramith Hettiarachchi, David R. Koes,
• Abstract要約: 我々はOMTRAにおける統一的アプローチを提案し、薬物設計(SBDD)に関連する多くのタスクを柔軟に実行する。 我々は、500Mの3次元分子コンバータのデータセットをキュレートし、タンパク質リガンドデータを補完し、トレーニングに利用可能な化学的多様性を拡大する。 OMTRAは, ポケットコンディショニングド・ノボ設計およびドッキングにおける技術性能の状態を把握しているが, 大規模プレトレーニングとマルチタスクトレーニングの効果は軽度である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578364360202627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Structure-based drug design (SBDD) focuses on designing small-molecule ligands that bind to specific protein pockets. Computational methods are integral in modern SBDD workflows and often make use of virtual screening methods via docking or pharmacophore search. Modern generative modeling approaches have focused on improving novel ligand discovery by enabling de novo design. In this work, we recognize that these tasks share a common structure and can therefore be represented as different instantiations of a consistent generative modeling framework. We propose a unified approach in OMTRA, a multi-modal flow matching model that flexibly performs many tasks relevant to SBDD, including some with no analogue in conventional workflows. Additionally, we curate a dataset of 500M 3D molecular conformers, complementing protein-ligand data and expanding the chemical diversity available for training. OMTRA obtains state of the art performance on pocket-conditioned de novo design and docking; however, the effects of large-scale pretraining and multi-task training are modest. All code, trained models, and dataset for reproducing this work are available at https://github.com/gnina/OMTRA
• Abstract（参考訳）: 構造に基づく薬物設計(SBDD)は、特定のタンパク質ポケットに結合する小分子リガンドの設計に焦点を当てている。 計算手法は現代のSBDDワークフローに不可欠なものであり、ドッキングや薬局検索を通じて仮想スクリーニング手法を利用することが多い。 現代のジェネレーティブ・モデリングのアプローチは、デ・ノボの設計を可能にして、新しいリガンド発見を改善することに重点を置いている。 本研究では、これらのタスクが共通の構造を共有しており、従って一貫した生成的モデリングフレームワークの異なるインスタンス化として表すことができることを認識している。 我々は,従来のワークフローに類を見ないものを含む,SBDDに関連する多くのタスクを柔軟に実行するマルチモーダルフローマッチングモデルであるOMTRAに統一的なアプローチを提案する。 さらに,500M3D分子コンホメータのデータセットをキュレートし,タンパク質リガンドデータを補完し,トレーニングに利用可能な化学多様性を拡大する。 OMTRAは、ポケットコンディショニングド・ノボ設計およびドッキングにおける最先端性能を得るが、大規模プレトレーニングとマルチタスクトレーニングの効果は控えめである。 この作業を再現するためのすべてのコード、トレーニングされたモデル、データセットはhttps://github.com/gnina/OMTRAで入手できる。

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