基于脑启发联邦扩散变换器与强化学习（BiFDR）的隐私保护分子生成框架及其在药物发现中的应用

　　本综述推荐一种创新性隐私保护分子生成框架BiFDR（Brain-Inspired Federated Diffusion Transformer with Reinforcement），其整合神经启发联邦协调（NeuroFed）、扩散变换器（TransFuse）与强化学习优化（T-JORM），显著提升分子药物相似性（QED↑13.7%）、结构新颖性（MSIS↑5.7%）与合成可行性（SAS↓9.5%），为多中心协作药物研发提供高效保密解决方案。

　　

Highlight

BiFDR通过三大协同模块突破分子生成瓶颈：NeuroFed模块借助突触可塑性原理实现安全协作，结合服务器剪枝与客户端低秩自适应（LoRA）；TransFuse模块在压缩潜空间中使用注意力机制高效生成化学有效分子；T-JORM模块通过基于Tanimoto的多目标奖励函数引导生成新颖2D/3D分子结构。

Introduction

近年来，深度生成模型虽推动药物发现，但多机构协作仍面临数据隐私异质性、分子生成稳定性与多目标优化三大挑战。联邦学习（FL）虽保护隐私，却受限于数据异质性与通信开销。BiFDR为此集成三大创新：

（1）NeuroFed通过稀疏异步更新大幅降低计算与通信负载；

（2）TransFuse在潜空间中利用稀疏注意力机制避免模式坍塌；

（3）T-JORM以轻量可拆卸RL头实现多目标优化，兼顾药物相似性、合成难度与结构新颖性。

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Related Work

联邦学习日益应用于分子生成任务，例如联邦GAN生成图结构分子、基于图神经网络（GNN）的分散多任务学习等研究，均展示FL处理分子数据的潜力。

Brain-Inspired Federated Diffusion Transformer with Reinforcement (BiFDR)

BiFDR核心组件交互如图1所示：橙色线代表本地训练与RL更新，绿色线为压缩梯度流。三大模块协同解决非IID数据与多目标优化问题。

Theoretical Analysis

本节在非凸条件下分析BIFDR收敛性与稳定性，其中粗体小写符号表示向量，‖·‖为?₂-范数，g?_t = (1/N)∑^N_i=1 gⁱ_{t 表示客户端平均量。}

Experimental

为验证扩展性，我们在ChEMBL35（210万生物活性分子）与M3-20M（超2000万化合物）数据集上测试，每个分子包含SMILES、2D图、3D构象及≥30种计算属性。

Conclusion and Future Directions

BiFDR通过融合联邦学习、扩散变换器与强化学习，为分布式分子生成提供隐私保护新范式，未来将探索更复杂多模态分子优化场景。