FragFM은 분절 수준의 이산 흐름 매칭을 활용한 새로운 계층적 프레임워크로, 효율적인 분자 그래프 생성을 위한 모델입니다. FragFM은 분절 수준에서 분자를 생성하고, 조잡한 것에서부터 세부적인 것까지 자동 인코더를 활용하여 원자 수준의 세부 정보를 재구성합니다. 광범위한 분절 공간을 효과적으로 처리하기 위한 확률적 분절 백 전략과 함께, 이 프레임워크는 더 효율적이고 확장 가능한 분자 생성을 가능하게 합니다. 본 연구는 분절 기반 접근 방식이 원자 기반 방법보다 더 나은 특성 제어와 분절 백을 조건으로 하는 추가적인 유연성을 달성함을 보여줍니다. 또한, 최신 분자 그래프 생성 모델의 천연물 유사 분자 생성 능력을 평가하기 위한 천연물 생성 벤치마크(NPGen)를 제안합니다. 천연물은 생물학적으로 사전 검증되었고 일반적인 약물 유사 분자와 다르기 때문에, 이 벤치마크는 약물 발견과 관련하여 더욱 어렵지만 의미 있는 평가를 제공합니다. NPGen을 포함한 다양한 분자 생성 벤치마크에서 다양한 모델과 비교 연구를 수행하여 FragFM의 우수한 성능을 입증했습니다. 결과는 대규모의 특성 인식 분자 설계를 위한 분절 기반 생성 모델링의 잠재력을 강조하며, 화학 공간의 더욱 효율적인 탐색을 위한 길을 열어줍니다.
