PepTuneは、治療用ペプチドSMILESの同時生成と最適化のための多目的離散拡散モデルです。マスクされた離散言語モデル（MDLM）フレームワークに基づいており、新しい結合依存マスクスケジュールと無効損失関数を介して有効なペプチド構造を保証します。拡散過程を案内するために、探索と活用のバランスをとってパレトオ最適シーケンスを繰り返し改善する推論時間多目的案内アルゴリズムであるモンテカルロツリーガイド（MCTG）を導入しました。 MCTG は分類器ベースの補償を検索ツリー拡張と統合し、勾配推定問題とデータ不足を克服します。 PepTuneを使用して、さまざまな疾患関連ターゲットに対する標的結合親和性、膜透過性、溶解性、溶血、非汚染など、複数の治療特性に同時に最適化されたさまざまな化学修飾ペプチドを生成します。その結果、マスクされた離散拡散のためのMCTGは、離散状態空間における多目的シーケンス設計のための強力でモジュラーアプローチであることを示しています。
