Краткое содержание

arXiv:2511.08080v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Генерация молекул с учетом свойств и редактирование являются ключевыми аспектами разработки лекарств с использованием ИИ, однако остаются ограниченными двумя факторами: (i) сложно уловить сложные взаимосвязи между молекулярной структурой и несколькими свойствами одновременно, и (ii) узкий охват и неполная аннотация молекулярных свойств ослабляют эффективность моделей, основанных на свойствах. Для преодоления этих ограничений мы предлагаем HSPAG — эффективный по данным фреймворк с иерархическим выравниванием структуры и свойств. Путём рассмотрения SMILES-нотаций и молекулярных свойств как взаимодополняющих модальностей, модель изучает их связи на атомарном уровне, уровне субструктур и целых молекул. Более того, путём отбора репрезентативных образцов через кластеризацию каркасов и сложных примеров посредством вспомогательного вариационного автокодировщика (VAE) существенно сокращается объём необходимых данных предварительной подготовки. Дополнительно мы внедряем механизм маскирования, учитывающий релевантность свойств, и разнообразные механизмы возмущений...