Multi-Objective-Guided Discrete Flow Matching for Controllable Biological Sequence Design

要約

複数の、しばしば矛盾した機能的および生物物理学的基準を満たす生物学的配列の設計は、生体分子工学の中心的な課題のままです。
ディスクリートフローマッチングモデルは最近、高次元シーケンススペースで効率的なサンプリングを有望であることを示していますが、既存のアプローチは単一の目的のみに対処するか、離散分布を歪める連続埋め込みを必要とします。
複数のスカラー目標にわたってパレート効率の高いトレードオフに向けて前提条件の離散フローマッチングジェネレーターを操縦する一般的なフレームワークである、多目的誘導の離散フローマッチング（MOG-DFM）を提示します。
各サンプリングステップで、MOG-DFMは候補遷移のハイブリッドランクダイレクションスコアを計算し、一貫した多目的進行を強制するために適応型ハイパーコーンフィルターを適用します。
また、MOG-DFMのベース生成モデルとして、2つの無条件の離散フローマッチングモデル、多様なペプチド生成用のPEPDFMと機能的エンハンサーDNA生成のエンモンカルドFMを訓練しました。
5つの特性（溶血、非フーリング、溶解度、半減期、結合親和性）で最適化されたペプチドバインダーの生成におけるMOG-DFMの有効性、および特定のエンハンサークラスとDNA形状でDNA配列を設計することを実証します。
合計で、MOG-DFMは、マルチプロパティ誘導生体分子配列設計の強力なツールであることが証明されています。

要約(オリジナル)

Designing biological sequences that satisfy multiple, often conflicting, functional and biophysical criteria remains a central challenge in biomolecule engineering. While discrete flow matching models have recently shown promise for efficient sampling in high-dimensional sequence spaces, existing approaches address only single objectives or require continuous embeddings that can distort discrete distributions. We present Multi-Objective-Guided Discrete Flow Matching (MOG-DFM), a general framework to steer any pretrained discrete flow matching generator toward Pareto-efficient trade-offs across multiple scalar objectives. At each sampling step, MOG-DFM computes a hybrid rank-directional score for candidate transitions and applies an adaptive hypercone filter to enforce consistent multi-objective progression. We also trained two unconditional discrete flow matching models, PepDFM for diverse peptide generation and EnhancerDFM for functional enhancer DNA generation, as base generation models for MOG-DFM. We demonstrate MOG-DFM’s effectiveness in generating peptide binders optimized across five properties (hemolysis, non-fouling, solubility, half-life, and binding affinity), and in designing DNA sequences with specific enhancer classes and DNA shapes. In total, MOG-DFM proves to be a powerful tool for multi-property-guided biomolecule sequence design.

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