分子アンサンブル学習モデルEnsembleEGNN、環状ペプチド特性予測を改善
Aaron Fellerらは2026年7月23日(現地時間)、学術論文公開サイト「arXiv cs.LG」にて、分子アンサンブル基盤モデル「アンサンブルEGNN (EnsembleEGNN)」を導入した論文を公開しました。このモデルは、分子構造から特性を予測する際に、単一の代表的なコンフォーメーションではなく、溶液中のコンフォーメーションアンサンブルを考慮します。CREMP-CycPeptMPDBデータセットでの評価では、事前学習済みのEnsembleEGNNがR^2=0.477、Pearson r=0.699を達成し、BERTベースラインを上回る結果を示しました。