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En el mundo de la predicción de propiedades moleculares, la eficiencia es fundamental, especialmente cuando se cuenta con una cantidad limitada de datos etiquetados. El espacio químico es vasto, con aproximadamente 10^60 moléculas parecidas a fármacos, pero solo se han aprobado miles de medicamentos. Ante esta realidad, el preentrenamiento auto-supervisado en grandes corpus moleculares no etiquetados se ha vuelto esencial para el aprendizaje de representaciones moleculares con datos limitados.
En este contexto, surgen innovadoras herramientas como **CardinalGraphFormer**, un transformador de gráficos que incorpora sesgos estructurales inspirados en Graphormer, como la distancia de la ruta más corta y centralidad, así como sesgos en los bordes de los enlaces directos, dentro de un régimen de atención dispersa estructurada limitada a distancias de ruta más cortas <= 3. Este modelo completa el diseño con un canal de agregación no normalizado, que preserva la cardinalidad sobre el mismo conjunto de soporte. El preentrenamiento combina alineación de grafos a nivel de contraste con reconstrucción de atributos enmascarados.
Bajo un protocolo de evaluación completamente coincidente, CardinalGraphFormer mejora el rendimiento medio en las 11 tareas evaluadas y logra mejoras estadísticamente significativas en 10 de los 11 benchmarks públicos que abarcan MoleculeNet, OGB y TDC ADMET en comparación con fuertes líneas base reproducidas.
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