Pose-aware Molecular Generation
This is a research question note, not a performance claim for a specific model. It separates the checks needed to evaluate pose-aware generation.
Motivation
Molecular generation은 validity, novelty, property score만으로는 structure-based task의 품질을 충분히 설명하지 못합니다. Binding pocket 안에서 plausible pose를 만들 수 있는지, pose quality와 binding affinity claim을 분리할 수 있는지가 중요합니다.
Question
Generated molecule이 단순히 valid molecule인지가 아니라, target pocket 안에서 pose-aware하게 유효한 후보인지 어떻게 평가할 수 있을까?
Hypothesis
Structure condition을 쓰는 generative model은 ligand-only property objective보다 pose validity, interaction recovery, scaffold transfer에서 더 나은 후보를 만들 수 있습니다. 다만 이 주장은 scaffold split, protein-family split, pocket similarity leakage를 통제해야만 의미가 있습니다.
Method Axis
| 축 | 볼 것 |
|---|---|
| Object | Objects and entities, Protein-ligand complex |
| Generation | Generative Models, Molecular generation |
| Geometry | Geometry and symmetry, Equivariance |
| Evaluation | Pose quality, Binding affinity, PoseBusters |
Evidence Plan
- Public docking/pose benchmark에서 pose validity와 molecule validity를 분리합니다.
- Scaffold split과 protein-family split을 따로 보고, 가능하면 joint split을 확인합니다.
- Docking score, pose RMSD, clash, interaction recovery, synthetic accessibility를 서로 다른 claim으로 기록합니다.
- Generated sample 중 invalid, failed docking, duplicate, filtered sample의 denominator를 숨기지 않습니다.
Project Handoff
구현으로 넘어가면 Projects에 public-safe evaluation workflow를 둡니다. 예를 들어 generated molecule set을 받아 pose-quality report를 만드는 tool은 project artifact입니다.