MolFlow: 高效3D分子生成方法

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DRUG AI 今天为大家介绍的是来自查尔姆斯理工大学的Simon Olsson团队的一篇论文。最近，3D药物设计的生成模型因其在蛋白质口袋中直接设计配体的潜力而获得了广泛关注。然而，目前的方法通常存在采样时间非常慢或生成分子的化学有效性差的问题。为了解决这些限制，作者提出了Semla，一个可扩展的E(3)-等变消息传递架构。作者进一步介绍了一个分子生成模型MolFlow，该模型使用流匹配和尺度最优传输进行训练，这是等变最优传输的一种新扩展。作者的模型在基准数据集上仅需100个采样步骤就能产生最先进的结果。关键是，MolFlow在不牺牲性能下只需20个步骤就能采样出高质量分子，相比于现有技术实现了两个数量级的速度提升。最后，作者比较了MolFlow与当前方法在生成高质量样本方面的能力，进一步展示了其强大性能。 3D药物设计的生成模型最近因 ………………………………