FlowMS：質量スペクトルからのデノボ構造解明の離散型フローマッチング

要旨: 質量分析法（MS）は分子同定の基幹となる分析技術であるが、スペクトルからのデノボ構造解明は、化学空間の組み合わせ的な複雑さとスペクトルフラグメンテーションパターンの固有のあいまいさのため、依然として困難である。最近の深層学習アプローチには、自己回帰系列モデル、スキャフォールドベースの手法、グラフ拡散モデルなどを含む進展が見られる。しかし、このタスクの拡散ベース生成は計算コストが高い。一方、グラフ生成に対して高い性能を示してきた離散フロー整合は、スペクトル条件付きの構造解明にはまだ検討されていなかった。本研究では FlowMS を紹介する。FlowMS は、スペクトル条件付きのデノボ分子生成のための初の離散フロー整合フレームワークである。FlowMS は、確率空間における反復的な洗練を通じて分子グラフを生成し、化学式の制約を課すとともに、事前学習済みの式トランスフォーマーエンコーダからのスペクトル埋め込みを条件として用いる。特筆すべきは、NPLIB1 ベンチマークの 6 指標のうち 5 指標で最先端の性能を達成しており、9.15% のトップ1精度（DiffMS に対する相対的改善 9.7% ）および 7.96 のトップ10 MCES（MS-BART に対する改善 4.2% ）を達成している。生成された分子を可視化することも行い、FlowMS が構造的にもっともらしい候補を正解の構造に密接に似せて生成することを示している。これらの結果は、メタボロミクスおよび天然物探索における質量分析ベースの構造解明における有望なパラダイムとして、離散フロー整合を位置づける。