Hierarchisch geführte Topologie-Flow-Modelle steigern 3D-Molekülerzeugung

Die Erzeugung chemisch gültiger 3D-Moleküle bleibt eine Herausforderung, weil kleine Fehler in der diskreten Bindungstopologie zu globalen Problemen führen können – von Valenzverletzungen bis hin zu unerwarteten Ringen. Besonders bei drogenähnlichen Strukturen, die lange Reichweiten besitzen, sind diese Fehler schwer zu kontrollieren.

Viele aktuelle 3D-Generatoren konzentrieren sich zunächst auf die Koordinaten und bestimmen die Bindungen erst danach oder setzen auf nachträgliche Nachbearbeitung. Dadurch bleibt die Topologie oft nur schwach reguliert, was die Validität der generierten Moleküle einschränkt.

Der neue Ansatz Hierarchy-Guided Latent Topology Flow (HLTF) kombiniert einen Planner-Executor-Mechanismus, der Bindungsgraphen zusammen mit 3D-Koordinaten erzeugt. Durch einen latenten, mehrstufigen Plan für den globalen Kontext und einen constraints‑aware Sampler werden topologiebedingte Fehler frühzeitig unterdrückt.

Auf dem QM9-Datensatz erreicht HLTF 98,8 % atomare Stabilität und 92,9 % gültige und einzigartige Moleküle, was die Validität von PoseBusters um 0,9 % steigert. Im GEOM‑DRUGS‑Set liefert das Modell ohne Nachbearbeitung 85,5 % Validität und 85,0 % gültig‑einzigartig‑neu, und nach standardisierter Relaxation 92,2 % bzw. 91,2 %. Diese Werte liegen nur 0,9 Punkte unter dem besten post‑prozessierten Baseline.

Ein weiterer Vorteil ist die Reduktion von „false‑valid“ Proben, die zwar RDKit‑Sanitisierung bestehen, aber strengere Prüfungen scheitern. HLTF erzeugt explizit die Topologie, wodurch solche Fehler deutlich weniger auftreten.