FlowMS: Neue Methode zur Strukturermittlung aus Massenspektren

Massenspektrometrie bleibt das zentrale Verfahren zur Identifizierung von Molekülen, doch die de‑novo‑Strukturermittlung aus Spektren ist wegen der riesigen chemischen Vielfalt und der Mehrdeutigkeit der Fragmentierungsprofile besonders schwierig. In den letzten Jahren haben autoregressive Sequenzmodelle, scaffold‑basierte Ansätze und graph‑Diffusionsmodelle Fortschritte erzielt, jedoch ist die Diffusions‑Generierung oft zu rechenintensiv.

FlowMS ist das erste Framework, das diskrete Flow‑Matching nutzt, um aus einem Massenspektrum direkt molekulare Graphen zu generieren. Durch iterative Verfeinerung im Wahrscheinlichkeitsraum werden chemische Formel‑Beschränkungen strikt eingehalten, während die Spektren durch einen vortrainierten Formel‑Transformer‑Encoder als Bedingung dienen. Diese Kombination ermöglicht eine effiziente und präzise Strukturvorhersage.

Auf dem NPLIB1‑Benchmark erzielt FlowMS bislang die besten Ergebnisse: 9,15 % Top‑1‑Genauigkeit – ein 9,7 %iger Zuwachs gegenüber DiffMS – und 7,96 % Top‑10‑MCES, was einer Verbesserung von 4,2 % gegenüber MS‑BART entspricht. Visualisierungen der generierten Moleküle zeigen, dass die Kandidaten strukturell plausibel sind und dem wahren Molekül sehr nahekommen.

Diese Erfolge positionieren diskretes Flow‑Matching als vielversprechendes Paradigma für die Massenspektrometrie‑basierte Strukturermittlung, insbesondere in der Metabolomik und der natürlichen Produktforschung. FlowMS eröffnet damit neue Wege, komplexe Moleküle schneller und genauer zu entschlüsseln.