分子設計の拡散モデル:2020〜2026年のスコーピングレビューが示す、条件付けの設計自由度と評価の未標準化
- 2020〜2026年に発表された、創薬のde novo設計向け拡散モデルをPRISMA-ScRに沿って整理したスコーピングレビュー。
- 拡散モデルは従来のアーキテクチャを置き換えたのではなく、グラフニューラルネット、オートエンコーダ、Transformerが骨格として残り、変わったのは学習目的関数だという。
- 条件付けは、構造アンカリング、標的を考慮した生化学的条件付け、物性による誘導、マルチモーダル潜在条件付けに整理され、逆過程のどの時点でシグナルを入れるかも独立した設計変数になる。
- データセット・指標・定義が論文ごとに異なり、制御性と解釈性に課題が残る。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
有用なのは3点目の指摘で、共通のベンチマークや指標定義がない以上、論文同士は順位付けできず、生成モデル論文の妥当性・新規性の数字は自己申告として読むべきだ。プロジェクトで生成器を選ぶなら、リーダーボードは無視し、自標的で同じドッキングと合成可能性フィルターをかけて2〜3種を比べるのが堅い。条件付けの分類は、手元の入力情報にどの方式が合うかの地図として価値がある。