文章介绍了一种名为Multi-Modal Contrastive Diffusion (MMCD)的新模型，该模型旨在通过融合肽的序列和结构信息来生成治疗性肽。MMCD利用了一个扩散框架，并在每个扩散时间步中采用了跨模态和模态内的对比学习策略，以捕捉序列和结构之间的一致性并增强模型性能。实验结果表明，MMCD在生成治疗性肽方面超越了其他先进的深度生成方法。
1 扩散模型在蛋白质生成领域的应用
扩散模型在蛋白质生成领域展现出了巨大的潜力，这类模型通过学习如何逐步向数据添加噪声，然后从噪声中恢复出原始数据来生成新的样本。具体到蛋白质生成领域，这些模型可以用来生成新的蛋白质序列或结构，这对于药物设计和生物工程等领域非常重要。扩散模型的特点：
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学习噪声过程：扩散模型首先会学习一个前向过程，该过程逐渐向原始数据中添加小的噪声，直至数据变成随机噪声分布。
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反向去噪过程：模型还需要学习一个反向过程，该过程则尝试从噪声状态中去除噪声，逐步恢复到原始数据分布。
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多模态信息融合：一些先进的扩散模型会同时考虑蛋白质的序列和结构信息，这有助于更好地捕捉蛋白质的功能特性。
2 多模态对比扩散模型设计
扩散模型框架:
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前向过程: 在这一过程中，通过逐步加入噪声，使原始肽序列和结构逐渐变为随机噪声分布。
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反向过程: 这个过程涉及学习如何去除噪声，逐步恢复到原始肽的序列和结构。
序列扩散:
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处理方式: 将氨基酸残基视为分类数据，并使用离散扩散模型。
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编码方式: 每种氨基酸类型使用20类的one-hot编码表示。
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噪声添加: 利用转换矩阵为序列添加噪声。
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去噪预测: 采用概率模型预测原始序列的概率。
结构扩散:
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结构表示: 使用EGNN等模型来提取结构特征。
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噪声添加与去除: 通过特定的结构模型添加和去除噪声。
3 多模态对比学习策略
跨模态对比（Inter-CL）
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目标：跨模态对比学习的目标是确保生成过程中序列和结构模态之间的一致性，即通过最大化肽的序列和结构嵌入之间的相似度来对齐它们。
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实现方式：在每一个扩散步骤中，模型都会计算肽的序列和结构嵌入，并通过优化它们之间的相似度来使这两个模态保持一致。
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作用：这种策略有助于确保生成的肽在序列和结构方面都是合理的，并且彼此匹配。
模态内对比（Intra-CL）
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目标：模态内对比学习的目标是为了缓解由于治疗性肽数据量有限而可能产生的过拟合问题。它通过最大化治疗性肽与非治疗性肽的序列/结构嵌入之间的差异来区分这两类肽。
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实现方式：在每一个扩散步骤中，模型会通过增加大量已知的非治疗性肽作为数据增强手段，并通过最大化治疗性肽与非治疗性肽的嵌入之间的不相似度来进行优化。
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作用：这种方法有助于模型更精确地拟合治疗性肽的分布，从而提升生成肽的准确性和质量。
4 结语
本文提出了一种名为MMCD的多模态对比扩散模型，该模型通过融合肽的序列和结构信息，在生成治疗性肽的任务中表现出优越性能，特别是在抗微生物和抗肿瘤肽的生成方面。
论文题目： A Multi-Modal Contrastive Diffusion Model for Therapeutic Peptide Generation
论文链接： https://arxiv.org/abs/2312.15665
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