MOL-Mamba: Enhancing Molecular Representation with Structural & Electronic Insights

📄 arXiv: 2412.16483v2 📥 PDF

作者: Jingjing Hu, Dan Guo, Zhan Si, Deguang Liu, Yunfeng Diao, Jing Zhang, Jinxing Zhou, Meng Wang

分类: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-02-06)

备注: Accepted by AAAI2025

💡 一句话要点

MOL-Mamba：融合结构与电子信息的分子表征增强框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分子表征学习 Mamba架构 图神经网络 分子性质预测 药物设计 电子信息 结构信息

📋 核心要点

  1. 现有分子表征方法忽略了分子结构与电子信息的关联，以及分子内部的语义推理，导致表征不完整。
  2. MOL-Mamba框架结合结构和电子信息，利用Atom & Fragment Mamba-Graph进行分层结构推理，并使用Mamba-Transformer融合结构和电子相关性。
  3. 通过结构分布协同训练和E-语义融合训练，MOL-Mamba在多个数据集上超越了现有最佳方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

分子表征学习在分子性质预测和药物设计等下游任务中起着至关重要的作用。图神经网络（GNNs）和图Transformer（GTs）已在自监督预训练领域展现出潜力。然而，现有方法通常忽略了分子结构和电子信息之间的关系，以及分子内部的语义推理。这种对图语义中基本化学知识的忽略导致了不完整的分子表征，错失了结构和电子数据的整合。为了解决这些问题，我们提出了MOL-Mamba，一个通过结合结构和电子信息来增强分子表征的框架。MOL-Mamba包含一个用于分层结构推理的原子&片段Mamba-Graph（MG）和一个用于整合分子结构和电子相关性学习的Mamba-Transformer（MT）融合器。此外，我们提出了一个结构分布协同训练和E-语义融合训练框架，以进一步增强分子表征学习。大量实验表明，MOL-Mamba在11个化学-生物分子数据集上优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有分子表征学习方法，如GNNs和GTs，在处理分子性质预测和药物设计等任务时，未能充分利用分子结构和电子信息之间的内在联系，以及分子内部的语义推理能力。这导致生成的分子表征不够完整，影响了下游任务的性能。现有方法的痛点在于缺乏对结构和电子信息有效整合的机制。

核心思路：MOL-Mamba的核心思路是通过构建一个能够同时考虑分子结构和电子信息的模型，来提升分子表征的质量。具体来说，利用Mamba架构的优势，分别对分子结构和电子信息进行建模，然后通过一个融合模块将二者结合起来，从而获得更全面的分子表征。这种设计旨在弥补现有方法中对结构和电子信息割裂处理的不足。

技术框架：MOL-Mamba框架主要包含两个核心模块：Atom & Fragment Mamba-Graph (MG) 和 Mamba-Transformer (MT) 融合器。MG模块负责对分子结构进行分层推理，从原子和片段两个层面提取结构信息。MT融合器则负责整合分子结构和电子相关性信息，实现结构和电子信息的有效融合。此外，还提出了结构分布协同训练和E-语义融合训练框架，以进一步提升分子表征学习的效果。

关键创新：MOL-Mamba的关键创新在于将Mamba架构引入到分子表征学习中，并设计了专门的MG模块和MT融合器，以适应分子结构和电子信息的特点。与传统的GNNs和GTs相比，Mamba架构具有更强的序列建模能力，能够更好地捕捉分子内部的依赖关系。此外，结构分布协同训练和E-语义融合训练框架也为分子表征学习提供了新的思路。

关键设计：Atom & Fragment Mamba-Graph (MG)模块采用分层结构，首先对原子级别的特征进行建模，然后将原子特征聚合为片段特征，最后将原子和片段特征进行融合。Mamba-Transformer (MT) 融合器则采用Transformer的结构，但将注意力机制替换为Mamba架构，以提高模型的效率和性能。结构分布协同训练通过最小化不同结构层级表征之间的差异来提高模型泛化能力。E-语义融合训练则通过引入电子信息的语义约束来提高表征的准确性。具体的参数设置和损失函数细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MOL-Mamba在11个化学-生物分子数据集上进行了广泛的实验，结果表明其性能优于现有的最先进基线方法。具体的性能提升幅度在论文中有详细的数值展示（未知）。这些实验结果充分验证了MOL-Mamba在分子表征学习方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

MOL-Mamba在分子性质预测、药物设计和材料发现等领域具有广泛的应用前景。高质量的分子表征能够提升药物筛选的效率，加速新药研发的进程。此外，MOL-Mamba还可以用于预测材料的性质，从而加速新材料的发现和应用。该研究有望推动化学、生物和材料科学等领域的发展。

📄 摘要（原文）

Molecular representation learning plays a crucial role in various downstream tasks, such as molecular property prediction and drug design. To accurately represent molecules, Graph Neural Networks (GNNs) and Graph Transformers (GTs) have shown potential in the realm of self-supervised pretraining. However, existing approaches often overlook the relationship between molecular structure and electronic information, as well as the internal semantic reasoning within molecules. This omission of fundamental chemical knowledge in graph semantics leads to incomplete molecular representations, missing the integration of structural and electronic data. To address these issues, we introduce MOL-Mamba, a framework that enhances molecular representation by combining structural and electronic insights. MOL-Mamba consists of an Atom & Fragment Mamba-Graph (MG) for hierarchical structural reasoning and a Mamba-Transformer (MT) fuser for integrating molecular structure and electronic correlation learning. Additionally, we propose a Structural Distribution Collaborative Training and E-semantic Fusion Training framework to further enhance molecular representation learning. Extensive experiments demonstrate that MOL-Mamba outperforms state-of-the-art baselines across eleven chemical-biological molecular datasets.