FragmentGPT: A Unified GPT Model for Fragment Growing, Linking, and Merging in Molecular Design
Created by
Haebom
저자
Xuefeng Liu, Songhao Jiang, Qinan Huang, Tinson Xu, Ian Foster, Mengdi Wang, Hening Lin, Rick Stevens
개요
Fragment-Based Drug Discovery (FBDD)에서 분리된 분자 조각들을 연결하는 링커 디자인의 어려움을 해결하기 위해, 화학적 지식을 갖춘 에너지 기반 결합 절단 사전 학습 전략과 Reward Ranked Alignment with Expert Exploration (RAE) 알고리즘을 통합한 FragmentGPT 모델을 제시한다. FragmentGPT는 다양한 분자 부분을 연결하고 여러 약리 목표를 동시에 최적화하는 링커를 생성하며, 중복된 조각과 같은 구조적 중복성을 지능적으로 병합하여 최적화된 분자를 합성한다. 실제 암 데이터셋에 대한 실험 결과, FragmentGPT가 화학적으로 타당하고 고품질의 분자를 생성하여 후속 약물 발견 작업에 적합함을 보여준다.
