AspirinCode/papers-for-molecular-design-using-DL

これは何か？

このGitHubプロジェクトは、厳選された論文リストであり、実行可能なソフトウェアではなく、読書のためのインデックスです。生成AIとディープラーニングを用いた分子設計、特に創薬や分子形状予測（「コンフォメーション生成」と呼ばれる）に関する研究論文を収集・整理しています。

何をカバーしているか？

リストは主要なテーマに分かれています：

• 分子・創薬設計 — 候補薬となり得る新しい分子を生成する論文。
• 分子コンフォメーション生成 — 分子がどのような3D形状に折り畳まれるかを予測するもので、分子の挙動に重要です。
• ドラッグライクネス指標 — QED（分子がどれほど「薬らしいか」の尺度）やSAscore（合成の難易度）などのスコアリングツールのセクション。
• ディープラーニング手法 — 手法ごとにグループ化された論文：RNN、Transformer、敵対的生成ネットワーク（GAN）、拡散モデル、強化学習など。
• 材料設計 — AIによる材料設計のためのセクション（現在は空ですが、コンテンツ追加予定）。

どのように構成されているか？

READMEには、以下のようなカテゴリへのリンクを含む大きな目次（“Menu”）があります：

• 構造ベースまたはフラグメントベースの分子生成
• テキスト駆動型生成（テキストプロンプトを使用）
• マルチターゲットおよびリガンドベースのアプローチ
• 量子およびオミクスベースの手法
• ベンチマークおよびデータセットのリスト
• 分子コンフォメーション生成に関するサブコレクション（VAEベース、GANベース、拡散ベースなどの独自の手法カテゴリあり）

READMEに示されている通り、各カテゴリには論文のタイトル、著者、論文やジャーナルへのリンクが記載されています。また、分子最適化作業用に別のファイル (Molecular_Optimization.md) へのリンクもあります。

特筆すべき詳細

• ステータス：READMEには「Updating ...」と明記されており、活発に成長しているコレクションです。
• 最近の項目：レビューセクションには2026年までの論文が含まれており、最新の状態が保たれています。
• 関連リソース：「Recommendations and References」セクションでは、タンパク質コンフォメーションの対応リポジトリ、生物医学分野におけるLLMのリスト、生成AIや幾何学ベースの創薬に関するコレクションなど、関連リポジトリが紹介されています。

ライセンスと貢献

• GPLライセンス（バッジで表示）。
• **“contributions welcome”**というバッジがあり、メンテナは追加情報の投稿を歓迎しています。

誰のためのものか？

研究者、学生、またはAI駆動型創薬という急速に進化する分野を追っているすべての人向けです。チュートリアルやコードベースではなく、手法ごとにグループ化された関連論文を見つけるための出発点となります。