論文の概要: Scaffold splits hide structural-frontier failures in ADMET models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10729v1
• Date: Sun, 12 Jul 2026 12:25:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.511492
• Title: Scaffold splits hide structural-frontier failures in ADMET models
• Title（参考訳）: ADMETモデルにおけるScaffold splits hide structure-frontier failures
• Abstract要約: 我々は,最も広く,最も物理化学的に遠隔的な足場群を予約するラベルフリーな構造フロンティアスプリットを導入する。 ADMETタスクを6つの公開実験またはキュレートしたADMETタスクで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.408600489964726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular property models are commonly evaluated by holding out Bemis--Murcko scaffolds, yet a scaffold identifier is only one notion of chemical unfamiliarity. We introduce a label-free structural-frontier split that reserves the sparsest and most physicochemically remote scaffold groups, and evaluate it on six public experimental or curated ADMET tasks. Against a 70/10/20 scaffold control with identical acyclic grouping, the frontier inflates equally weighted primary error with a taskwise median of 87.0\% and a skew-sensitive mean of 130.3\% (descriptive task/seed bootstrap interval, 52.1--246.0\%). The mean falls to 75.9\% once BBB is removed; that endpoint is the one whose score ranking inverts at the frontier. A message-passing graph-network control still shows a large gap (mean 82.8\% over four tasks) and does not invert, so a low-capacity head does not explain the effect. We also test Multi-View Frontier Risk Extrapolation (\method), a count-adjusted tail-risk penalty over four molecular views, and treat it as a falsifiable probe. It changes normalized frontier error by only 0.16\% relative to empirical risk minimization for the perceptron head (interval, $-0.43$--0.84\%) and by $-1.9$\% for the graph network; three fixed robust-penalty controls are likewise inconclusive. Against the published Lo-Hi and DataSAIL splitters the frontier inflates error more on average, though no split is uniformly hardest. An audit of 31,561 marine natural products further shows that OOD status and agreement with legacy ADMET predictions depend on the molecular view, endpoint and teacher coverage. Split construction and label provenance are important evaluation constraints in their own right, and the tested training penalties do not resolve the frontier failures we observe.
• Abstract（参考訳）: 分子特性モデルは通常、Bemis--Murckoの足場を保持することによって評価されるが、足場識別子は化学的不慣れ性の1つの概念である。 本研究は,6つの公的な実験および治験 ADMET タスクにおいて,最も広く,最も物理化学的に遠隔的な足場群を予約するラベルフリーな構造フロンティアスプリットを導入する。 同一の非環状グルーピングを持つ70/10/20の足場制御に対して、フロンティアは、タスクワイド中央値87.0\%、スキューセンシティブ平均値130.3\%(記述的タスク/シードブートストラップ間隔52.1--246.0\%)の重み付き一次誤差を等しく膨らませる。 平均値は BBB が取り除かれた時点で 75.9 % となる。 メッセージパッシンググラフネットワーク制御は依然として大きなギャップ(平均4つのタスクで82.8\%)を示しており、反転しないため、低容量ヘッドは影響を説明できない。 また,4つの分子ビューに対して数調整された尾リスクペナルティであるMulti-View Frontier Risk Extrapolation (\method) を検証し,偽装可能なプローブとして扱う。 通常のフロンティア誤差は、パーセプトロンヘッドの実証的リスク最小化(インターバル:$-0.43$-0.84\%)とグラフネットワークの$-1.9$\%でわずか0.16\%しか変化しない。 Lo-HiとDataSAILのスプリッターに対して、フロンティアは平均的にエラーを膨らませる。 海洋天然物31,561件の監査では、OODの状態と従来のADMET予測との一致が、分子ビュー、エンドポイント、教師のカバレッジに依存していることが示されている。 分割された構築とラベルの証明は、彼ら自身の権利において重要な評価上の制約であり、テストされたトレーニングの罰則は、私たちが観察するフロンティアの失敗を解決しない。

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