承認済み低分子薬の99%以上が環状構造を持ち、fused/bridged・spiro・cage・macrocyclicなど複雑な環系が多様な薬理活性の源となっている。しかし従来の分類法（Murckoフレームワーク・Scaffold Tree・SCONP）はこれらの詳細な環連結パターンを体系的に分類できず、環状化合物ライブラリの設計・解析に障壁があった。
→ D3RingsによるSSSR+グラフ理論分類 + 3生成モデルによるDB10倍拡張 + 大規模ドッキングで有用性を実証
Python/RDKit実装。ChEMBL 103万件・DrugBank 11,283件・COCONUT 406,920件に適用済み。公開: d3pharma.com/D3Rings
ライブラリ規模の拡大（4,186→4,185,929分子）で全標的のTop-100スコアが2.2〜2.4 kcal/mol改善。飽和は観察されず。
| モデル | Validity | Novelty | Int. Div. | QED適合 |
|---|---|---|---|---|
| VAE | ≈1.0 | >99% | 0.900 | ○ |
| AAE | ≈1.0 | >99% | 0.895 | ○ |
| CharRNN | ≈1.0 | >99% | 0.888 | ◎ |
| LatentGAN | 低 | 高 | 低 | ✗ 低QED |
| JT-VAE | 高 | 高 | 低 | ✗ 軽分子偏 |
3モデルとも novelty>99%（過学習なし）・CharRNNはQED・SA分布の一致度が最高
SARS-CoV-2全標的でのトップ環系
| 環系カテゴリ | 3CLpro | RdRp | nsp13 |
|---|---|---|---|
| Fused/Bridged | ◎ | ○ | ◎ |
| Monocyclic | ○ | ◎ | ○ |
| Macrocyclic | △ | △ | ○ |
| Spiro | △ | △ | △ |
| Acyclic | ✗ | ✗ | ✗ |
◎=最優秀 ○=良 △=普通 ✗=不良。Fused/bridgedが3CLpro・nsp13で最強。RdRpはmonocyclic優位。
lib/molgen: D3RingsをMolgenYamlのフィルタとして実装。ring_category制約（spiro/macrocyclic等）を追加。CharRNN/VAEをJobManagerから呼び出す環状化合物生成パイプラインを構築。
lib/docking: UniDockRunnerの前段にD3Rings分類を追加し、ring complexityで段階的スクリーニング（monocyclic優先→fused/bridged→macrocyclic）。COCONUT-like大規模ライブラリをスクリーニング源として活用。