PepTune은 치료용 펩타이드 SMILES의 동시 생성 및 최적화를 위한 다목적 이산 확산 모델입니다. 마스크된 이산 언어 모델(MDLM) 프레임워크를 기반으로 하며, 새로운 결합 의존 마스크 일정과 무효 손실 함수를 통해 유효한 펩타이드 구조를 보장합니다. 확산 과정을 안내하기 위해, 탐색과 활용의 균형을 맞춰 Pareto-최적 시퀀스를 반복적으로 개선하는 추론 시간 다목적 안내 알고리즘인 Monte Carlo Tree Guidance (MCTG)를 도입했습니다. MCTG는 분류기 기반 보상을 검색 트리 확장과 통합하여 기울기 추정 문제와 데이터 부족을 극복합니다. PepTune을 사용하여 다양한 질병 관련 타겟에 대해 표적 결합 친화도, 막 투과성, 용해도, 용혈, 비오염 등 여러 치료 특성에 대해 동시에 최적화된 다양한 화학적으로 변형된 펩타이드를 생성합니다. 결과적으로, 마스크된 이산 확산을 위한 MCTG는 이산 상태 공간에서 다목적 시퀀스 설계를 위한 강력하고 모듈식 접근 방식임을 보여줍니다.
