Los Flujos Generativos Composicionales (CGFlow) son un novedoso marco que extiende el emparejamiento de flujos para generar objetos componentes con características continuas. CGFlow formaliza las transiciones de estados composicionales como una simple extensión del proceso de interpolación del emparejamiento de flujos, lo que permite el muestreo composicional basado en recompensas aprovechando la base teórica de GFlowNets. Se aplica al diseño de fármacos sintetizables mediante el diseño conjunto de las trayectorias sintéticas y las posiciones de unión 3D de las moléculas, logrando afinidades de unión de vanguardia en las 15 dianas del benchmark LIT-PCBA y mejorando la eficiencia del muestreo en 5,8 veces con respecto a las líneas base basadas en síntesis 2D. También es el primer método en alcanzar un rendimiento de vanguardia tanto en Vina Dock (-9,38) como en la tasa de éxito de AiZynth (62,2%) en el benchmark CrossDocked.
