揭开扩散模型在小分子生成中的潜力
Peining Zhang1, Daniel Baker1, Minghu Song2
1Department of Computer Science and Engineering, University of Connecticut, 371 Fairfield Road, Storrs, CT 06269, USA.
生成型人工智能,特别是扩散模型 (DMs),通过探索化学空间,为药物设计提供了新的途径. 本综述涵盖了分子生成中的DM应用,比较了药物发现的3D方法.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算化学的计算化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 生成型人工智能 (AI) 正在彻底改变药物发现和开发 (R&D).
- 扩散模型 (DMs) 正在成为研发中的分子生成的强大工具.
- 探索广的化学空间对于识别新药候选药物至关重要.
研究的目的:
- 综合审查分子生成中扩散模型 (DM) 的最新进展和应用.
- 根据它们的数学和化学应用,对各种基于DM的分子生成方法进行分类.
- 在基准数据集上评估DM方法,特别是3D方法的性能.
主要方法:
- 介绍了扩散模型 (DMs) 的理论原理.
- 基于DM的分子生成技术的分类.
- 使用基准数据集对DM方法的性能评估,专注于3D生成.
主要成果:
- 扩散模型 (DMs) 在产生新型分子结构方面显示出显著的前景.
- 本文对现有的分子生成3D扩散模型方法进行了比较分析.
- 该审查强调了当前DM方法在药物发现中的能力和局限性.
结论:
- 扩散模型 (DMs) 是一个快速发展的领域,在药物发现方面具有巨大的潜力.
- 确定了用于分子生成的DM应用的当前挑战.
- 建议未来的研究方向是最大限度地利用DMs来加速药物研发.
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