MiDi: Mixed Graph and 3D Denoising Diffusion for Molecule Generation

要約

この研究では、分子グラフとそれに対応する原子の 3D 配置を共同生成するための新しい拡散モデルである MiDi を紹介します。
事前定義されたルールに依存して 3D 立体構造に基づいて分子結合を決定する既存の方法とは異なり、MiDi は分子生成プロセスを合理化するエンドツーエンドの微分可能なアプローチを提供します。
私たちの実験結果は、このアプローチの有効性を示しています。
困難な GEOM-DRUGS データセットでは、MiDi は 92% の安定した分子を生成します。これに対し、結合予測に原子間距離を使用する以前の EDM モデルでは 6%、有効性のために結合次数を直接最適化するアルゴリズムに続いて EDM を使用すると 40% が生成されます。
私たちのコードは github.com/cvignac/MiDi で入手できます。

要約(オリジナル)

This work introduces MiDi, a novel diffusion model for jointly generating molecular graphs and their corresponding 3D arrangement of atoms. Unlike existing methods that rely on predefined rules to determine molecular bonds based on the 3D conformation, MiDi offers an end-to-end differentiable approach that streamlines the molecule generation process. Our experimental results demonstrate the effectiveness of this approach. On the challenging GEOM-DRUGS dataset, MiDi generates 92% of stable molecules, against 6% for the previous EDM model that uses interatomic distances for bond prediction, and 40% using EDM followed by an algorithm that directly optimize bond orders for validity. Our code is available at github.com/cvignac/MiDi.

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