WO2025219862 - SCALABLE FRAMEWORK FOR 3D MOLECULAR DESIGN VIA LANGUAGE MODELING AND REINFORCEMENT LEARNING

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2025/219862
Publication Date 23.10.2025
International Application No. PCT/IB2025/053908
International Filing Date 14.04.2025
Title **
[English] SCALABLE FRAMEWORK FOR 3D MOLECULAR DESIGN VIA LANGUAGE MODELING AND REINFORCEMENT LEARNING
[French] CADRE ÉVOLUTIF POUR CONCEPTION MOLÉCULAIRE 3D PAR MODÉLISATION DU LANGAGE ET APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT
Applicants **
INSILICO MEDICINE IP LIMITED
INSILICO MEDICINE AI LIMITED
Inventors
SHAYAKHMETOV, Rim
ZHOLUS, Artem
KUZNETSOV, Maksim
SCHUTSKI, Roman
POLYKOVSKIY, Daniil
ZAVORONKOVS, Aleksandrs
Priority Data
63/634,237   15.04.2024   US
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2671
EPO Filing, Examination, Granting14614
Japan Filing, Examination, Granting2464
South Korea Filing, Examination, Granting2700
USA Filing, Examination, Granting5740
MasterCard Visa
Total: 28,189
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Abstract[English] A computer-implemented method may use a neural network-based language model for generating a 3D structure of a molecule conditioned by atomic connectivity or a binding of the molecule with a target protein pocket. The language model may be trained with the large-scale training data set to obtain a pre-trained language model, wherein the pre-trained language model may be trained to generate the 3D structures of molecules and/or protein pockets. The pre-trained language model may be trained with the finetuning training data to obtain a finetuned language model capable of at least one of: generating 3D structures of molecules capable of binding to the target protein pockets or generating 3D structures of molecules bound in the target protein pockets or generating 3D structures of the target protein pockets. The trained language model capable of generating the 3D structure of a generated molecule that binds with the protein pocket.[French] Un procédé mis en œuvre par ordinateur peut utiliser un modèle de langage basé sur un réseau de neurones artificiels pour générer une structure 3D d'une molécule conditionnée par une connectivité atomique ou une liaison de la molécule avec une poche de protéine cible. Le modèle de langage peut être entraîné avec l'ensemble de données d'entraînement à grande échelle pour obtenir un modèle de langage pré-entraîné, le modèle de langage pré-entraîné pouvant être entraîné pour générer les structures 3D de molécules et/ou de poches de protéines. Le modèle de langage pré-entraîné peut être entraîné avec les données d'entraînement d'affinage pour obtenir un modèle de langage affiné permettant de générer des structures 3D de molécules aptes à se lier aux poches de protéines cibles et/ou de générer des structures 3D de molécules liées dans les poches de protéines cibles et/ou de générer des structures 3D des poches de protéines cibles. Le modèle de langage entraîné permet de générer la structure 3D d'une molécule générée qui se lie à la poche de protéine.