論文の概要: Empowering LLMs for Structure-Based Drug Design via Exploration-Augmented Latent Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15333v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 08:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.356048
• Title: Empowering LLMs for Structure-Based Drug Design via Exploration-Augmented Latent Inference
• Title（参考訳）: 探索拡張潜在推論による構造的医薬品設計のためのLLMの強化
• Authors: Xuanning Hu, Anchen Li, Qianli Xing, Jinglong Ji, Hao Tuo, Bo Yang,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、表現力と推論能力を持っているが、構造に基づく薬物設計(SBDD)への応用は、タンパク質構造や予測不可能な分子生成の理解が不十分なため制限されている。 本研究では,LLM生成過程を符号化,遅延空間探索,復号化ワークフローとして再解釈するフレームワークであるELILLM(Exploration-Augmented Latent Inference for LLMs)を提案する。 ELILLMは、デコードモジュールを使用して、よく知られた領域を処理し、化学的に有効で合成学的に合理的な分子を生成することで、モデル現在の知識を超えた設計問題の部分を明示的に探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.052013621974765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) possess strong representation and reasoning capabilities, but their application to structure-based drug design (SBDD) is limited by insufficient understanding of protein structures and unpredictable molecular generation. To address these challenges, we propose Exploration-Augmented Latent Inference for LLMs (ELILLM), a framework that reinterprets the LLM generation process as an encoding, latent space exploration, and decoding workflow. ELILLM explicitly explores portions of the design problem beyond the model's current knowledge while using a decoding module to handle familiar regions, generating chemically valid and synthetically reasonable molecules. In our implementation, Bayesian optimization guides the systematic exploration of latent embeddings, and a position-aware surrogate model efficiently predicts binding affinity distributions to inform the search. Knowledge-guided decoding further reduces randomness and effectively imposes chemical validity constraints. We demonstrate ELILLM on the CrossDocked2020 benchmark, showing strong controlled exploration and high binding affinity scores compared with seven baseline methods. These results demonstrate that ELILLM can effectively enhance LLMs capabilities for SBDD.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)は、表現力と推論能力を持っているが、構造に基づく薬物設計(SBDD)への応用は、タンパク質構造や予測不可能な分子生成の理解が不十分なため制限されている。 これらの課題に対処するために,LLM生成プロセスを符号化,遅延空間探索,復号化ワークフローとして再解釈するフレームワークであるELILLM(Exploration-Augmented Latent Inference for LLMs)を提案する。 ELILLMは、デコードモジュールを使用して、よく知られた領域を処理し、化学的に有効で合成学的に合理的な分子を生成することで、モデル現在の知識を超えた設計問題の部分を明示的に探求する。 ベイジアン最適化では,潜伏埋め込みの系統的な探索を導出し,位置対応サロゲートモデルにより結合親和性分布を効率的に予測し,探索を知らせる。 知識誘導復号法はさらにランダム性を低下させ、化学的妥当性の制約を効果的に課す。 ELILLMをCrossDocked2020ベンチマークで示し、7つのベースライン法と比較して強い制御探索と高い結合親和性スコアを示した。 これらの結果から,ELILLMはSBDDのLLM機能を効果的に向上できることが示された。

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