分子设计中的扩散模型:2020–2026年范围综述指出条件化是设计变量,评估仍未标准化
- 依据PRISMA-ScR对2020至2026年间用于药物从头设计的扩散模型文献做范围综述。
- 扩散模型并未取代早期架构,图神经网络、自编码器和Transformer仍是骨干,变化的是训练目标。
- 条件化方式可归为结构锚定、靶点感知的生化条件化、性质驱动引导和多模态潜在条件化,条件信号在反向过程中的注入时机本身也是一个设计变量。
- 各论文的数据集、指标和定义不一,在可控性与可解释性上仍有缺口。
💡 要点 基于摘要的观点
最有用的是第三点发现:没有统一基准和指标定义,论文之间无法排名,生成模型论文里的有效性与新颖性数字应视为自我报告。为项目选生成器时别看排行榜,用同样的对接和可合成性过滤器在自己的靶点上试两三个。这类综述的价值在于提供一张地图,说明手头的输入信息适合哪种条件化方式。