SynCoGen：基于联合反应与坐标建模的可综合性3D分子生成
机器学习
2026-02-03 v2
摘要
可综合性是生成式分子设计中的关键瓶颈。虽然近期进展已解决2D图谱的可综合性问题，但将这些约束扩展到3D进行几何条件生成仍 largely 未探索。本文提出SynCoGen（Synthesizable Co-Generation），一个单一框架，结合掩码图扩散和流匹配实现可综合性3D分子生成。SynCoGen从分子构件、化学反应和原子坐标的联合分布中进行采样。为训练模型，我们构建了SynSpace数据集族，包含超过120万个具备可综合性的建筑块图和750万个构象。SynCoGen在无条件小分子图和构象联合生成方面实现了最新性能。对于药物发现中的蛋白-配体生成， amortized 模型在分子链接剂设计和药效学条件生成中表现优异，且无需依赖任何评分函数。总体而言，这种多模态非自回归表述为分子设计的各种应用提供了基础，包括类似物扩张、铅优化和直接de novo设计。
引用
@article{arxiv.2507.11818,
title = {SynCoGen: Synthesizable 3D Molecule Generation via Joint Reaction and Coordinate Modeling},
author = {Andrei Rekesh and Miruna Cretu and Dmytro Shevchuk and Vignesh Ram Somnath and Pietro Liò and Robert A. Batey and Mike Tyers and Michał Koziarski and Cheng-Hao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.11818},
year = {2026}
}
备注
ICLR 2026