MolTC: Towards Molecular Relational Modeling In Language Models

📄 arXiv: 2402.03781v6 📥 PDF

作者: Junfeng Fang, Shuai Zhang, Chang Wu, Zhengyi Yang, Zhiyuan Liu, Sihang Li, Kun Wang, Wenjie Du, Xiang Wang

分类: q-bio.QM, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2024-06-10)

备注: ACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MolTC以解决分子关系建模中的信息利用不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分子关系学习 大型语言模型 多模态框架 Chain-of-Thought 图神经网络 生化研究 药物发现

📋 核心要点

  1. 现有的MRL方法主要依赖文本数据，未能充分利用分子图的结构信息，导致信息利用不足。
  2. 本文提出MolTC框架，结合分子图信息与LLM，通过多层次CoT概念优化训练过程。
  3. 在超过400万个分子对的数据集上，MolTC的表现优于当前的GNN和LLM基线，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

分子关系学习（MRL）旨在理解分子对之间的相互作用，对生化研究至关重要。近期，大型语言模型（LLMs）因其丰富的知识库和逻辑推理能力被应用于MRL。然而，现有方法主要依赖文本数据，未能充分利用分子图中的结构信息。此外，缺乏统一框架导致信息共享受限。为此，本文提出了一种基于LLM的多模态框架MolTC，结合了分子对的图形信息，并引入多层次的Chain-of-Thought（CoT）概念以优化训练过程。实验结果显示，MolTC在超过400万个分子对的数据集上优于现有的图神经网络（GNN）和LLM基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决分子关系学习中信息利用不足的问题，现有方法主要依赖文本数据，未能充分挖掘分子图的结构信息，导致学习效果受限。

核心思路：MolTC框架通过结合分子对的图形信息与LLM，利用多层次的Chain-of-Thought（CoT）理论，优化了分子交互预测的训练过程，从而提升了模型的性能。

技术框架：MolTC的整体架构包括数据预处理、图形信息提取、LLM集成和多层次CoT训练模块。首先，提取分子图信息，然后将其与LLM进行融合，最后通过多层次CoT进行训练优化。

关键创新：MolTC的主要创新在于其多模态框架设计，能够有效整合分子图信息与语言模型的优势，克服了传统方法的局限性，实现了信息的全面利用。

关键设计：在MolTC中，采用了多层次CoT的训练策略，设计了特定的损失函数以平衡图形信息与文本信息的贡献，并优化了网络结构以提高模型的表达能力。具体参数设置和网络细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MolTC在超过400万个分子对的数据集上表现优异，相较于现有的GNN和LLM基线方法，性能提升显著，展示了其在分子关系学习中的有效性和应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括药物发现、分子设计和生物信息学等。通过更好地理解分子间的相互作用，MolTC能够为新药研发提供重要的理论支持和数据基础，推动生化研究的进展。

📄 摘要（原文）

Molecular Relational Learning (MRL), aiming to understand interactions between molecular pairs, plays a pivotal role in advancing biochemical research. Recently, the adoption of large language models (LLMs), known for their vast knowledge repositories and advanced logical inference capabilities, has emerged as a promising way for efficient and effective MRL. Despite their potential, these methods predominantly rely on the textual data, thus not fully harnessing the wealth of structural information inherent in molecular graphs. Moreover, the absence of a unified framework exacerbates the issue of information underutilization, as it hinders the sharing of interaction mechanism learned across diverse datasets. To address these challenges, this work proposes a novel LLM-based multi-modal framework for Molecular inTeraction prediction following Chain-of-Thought (CoT) theory, termed MolTC, which effectively integrate graphical information of two molecules in pair. To train MolTC efficiently, we introduce a Multi-hierarchical CoT concept to refine its training paradigm, and conduct a comprehensive Molecular Interactive Instructions dataset for the development of biochemical LLMs involving MRL. Our experiments, conducted across various datasets involving over 4,000,000 molecular pairs, exhibit the superiority of our method over current GNN and LLM-based baselines. Code is available at https://github.com/MangoKiller/MolTC.