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Sample-efficient generative molecular design using memory manipulation
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AI
DOI：10.1038/s42256-026-01200-4.png)
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摘要
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生成式分子设计在药物发现领域最近取得了大量实验验证。基于分子字符串表示的语言模型是其中最成功的架构之一。下游任务成功的关键因素在于，一个在体外的预言器（分子性质的预测计算器）是否与期望的终点（如结合亲和力）高度相关。为此，当前方法在评估最有前景的子集前，会使用成本更低、吞吐量更高的代理预言器，随后再使用高保真预言器进行评估。直接生成由高保真预言器（具有更高预测精度的计算昂贵模拟）预测的具有最优性质的分子，能够显著增强生成式设计并提高命中率。然而，当前模型效率尚不足以实现这一目标，体现了样本效率问题。近期，Mamba架构被提出作为大型语言模型中广泛使用的Transformer的替代方案。现有工作已验证了Mamba在从自然语言补全到生物基础模型等任务中的性能。在本工作中，我们介绍了一个名为Saturn的框架，展示了Mamba架构在生成式分子设计中的应用。这里我们阐明，带有数据增强的经验回放如何提升样本效率，以及Mamba如何强化这一机制的效果。接下来，我们展示了带有经验回放的Mamba在药物发现相关的多参数优化任务中优于16个模型，并具备足够的样本效率，可直接优化作为高保真预言器的密度泛函理论模拟。Guo等人训练了一个基于Mamba的语言模型用于分子生成，发现数据增强和经验回放能够实现高效生成性质优化的中小分子。
Keyword:
Cheminformatics
Drug discovery
Engineering
general
期刊
IF:
23.9
论文数:
1.3K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
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