拡散モデルでMDの再開点を選んでも単純なベースラインと同等で、再構成構造の多くは壊れていた
- アデニル酸キナーゼを題材に、拡散モデルの潜在空間から再開構造を復元するワークフローをまず検証したところ、ネイティブコンタクトの確認では大半が最初のフレームから壊れていた。
- 次に、拡散モデルによる再開点選択を、潜在空間ガウス版のアブレーション、least-counts、無バイアスのベースラインと比較。無傷のMDフレームから出発し、目標を事前に固定し、同じシミュレーション時間と3反復で揃えた。
- どの戦略も時間内に主目標へ到達せず、適応的再開は基準分布をわずかに広くカバーしたが、拡散モデルが単純な戦略より目標に近づくことはなかった。
- 潜在空間での新規性で開始点を選ぶと、ランダムより目標から遠いフレームを選びがちだった。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
生産ランの前に目標を固定しタイムスタンプを付けた点は、ML×MDの主張の検証法として本来こうあるべきで、珍しい。創薬標的でエンハンスドサンプリングを回す人への実務的メッセージは、まずleast-countsを試すことと、生成モデルの構造が物理的に壊れていないかをGPU時間をかける前に確認することだ。ただしタンパク質が1種類なので、一般化には限りがある。