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Chem3DLLM: 3D Multimodal Large Language Models for Chemistry

发布时间:2026/9/29 8:00:41来源:尧图网络
Chem3DLLM: 3D Multimodal Large Language Models for Chemistry
Chem3DLLM研究总结与核心内容翻译一、文章主要内容总结1. 研究背景与挑战在化学与药物研发领域,分子的3D几何结构是最具信息价值的分子模态(相较于1D SMILES序列和2D分子图),尤其在基于结构的药物设计(SBDD)中,分子空间构象直接决定与蛋白质结合口袋的兼容性和结合亲和力。然而,传统大语言模型(LLMs)在生成3D分子构象时面临三大核心挑战:数据格式不兼容:3D分子结构以数值化、连续的坐标数组或原子间距离矩阵表示,与LLMs处理的离散token序列本质不同。多模态对齐困难:难以在统一模型中整合文本描述、蛋白质结构、小分子配体等异质输入。缺乏科学先验:LLMs未捕获键长、键角、立体化学等物理化学约束,无法保证生成分子的化学有效性。2. 核心解决方案:Chem3DLLM框架Chem3DLLM是一种蛋白质条件约束的统一多模态大语言模型,通过“表示→对齐→优化”的结构感知生成路径,解决上述挑战,主要包含三部分核心设计:可逆分子token化压缩(RCMT):将3D分子的SDF格式(含原子坐标、键信息)通过游程编码(RLE)压缩为紧凑文本序列,在保留完整结构信息的同时实现3倍体积缩减,使3D数据适配LLMs的离散token空间,且支持无损解码回3D
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