Murcko scaffolds

新型分子大语言模型使用子结构推理以改进属性预测

研究人员开发了MR-MoL，这是一种新颖的分子大语言模型（LLM），用于药物发现中的属性预测。与现有隐式表示分子的模型不同，MR-MoL显式地将子结构归因作为推理。这种推理源自微调的图神经网络，通过突出显示不同粒度（如Murcko骨架、BRICS片段和官能团）的影响分子成分来指导LLM。该模型在八项MoleculeNet任务上表现出色，优于通用模型，并缩小了与专用模型的差距，同时诊断证实了其有效利用了提供的推理。