ReMedI: 제어 가능한 분자 최적화를 위한 추론 시 정제 및 자기 디스틸레이션

arXiv:2610.32103v1 발표 유형: 신규 초록: 약물 개발에서 리드 최적화는 투과성을 높이고 독성을 낮추는 등 상충되는 특성을 개선하는 동시에, 리드의 효능을 저해할 수 있는 골격 변경을 최소화해야 한다. C-MORAL과 같은 RL 기반 사후 학습 방법은 분자 언어 모델을 미세 조정하여 관심 있는 목표를 위해 분자 리드를 직접 최적화함으로써 이러한 문제를 해결하려 하지만, 이는 비용이 많이 드는 특정 작업용 데이터셋에 의존하며 다목적 최적화(MOO) 달성에도 어려움을 겪는다. 우리는 사전 훈련된 모델이 이미 제로샷 생성으로는 효율적으로 도달하기 어려운 유용한 분자 수정 정보를 포함하고 있을 수 있다고 주장한다. 제로샷 생성의 제한된 탐색 능력에 착안하여, 우리는 효율적인 메트로폴리스-헤스팅스 탐색 전략을 개발하여 베팅…