解碼DNA編碼化合物庫以發掘潛在活性化合物：多模態預訓練DEL-Fusion模型用於去雜訊

Kernkonzepte

利用多模態預訓練和DEL-Fusion技術,提高了從DNA編碼化合物庫中提取有價值化合物的能力。

Zusammenfassung

本文提出了一種名為Multimodal Pretraining DEL-Fusion (MPDF)的新模型,以提高DNA編碼化合物庫(DEL)數據的去雜訊能力。

首先,MPDF通過預訓練任務,利用化合物圖、ECFP和文本描述之間的對比學習目標,增強了化合物編碼器的能力,使其能夠捕捉更豐富的化合物特徵。

其次,MPDF提出了一種DEL-Fusion框架,將化合物的原子級、亞分子級和分子級信息融合在一起,利用雙線性交互作用捕捉不同尺度之間的相關性,從而獲得更加全面的化合物表示。

實驗結果表明,與現有方法相比,MPDF在三個噪聲較大的DEL數據集上表現出更優異的去雜訊性能,特別是在識別活性化合物方面,AUPRC指標顯著提高。這表明MPDF能夠更好地從複雜的生物系統中提取有價值的化合物信息,為藥物發現帶來新的洞見。

Statistiken

在A數據集上,MPDF的AUPRC指標在建築塊(BB)數量為20和50時分別達到0.812和0.249,顯著優於其他方法。
在OA數據集上,MPDF的AUPRC指標在BB數量為40和50時分別達到0.564和0.405,幾乎是最接近的競爭對手的兩倍。
在P數據集上,MPDF也展現出了穩定的性能提升,進一步驗證了其在不同噪聲水平和不平衡DEL數據集上的有效性。

Zitate

"利用多模態預訓練和DEL-Fusion技術,MPDF能夠更好地從複雜的生物系統中提取有價值的化合物信息,為藥物發現帶來新的洞見。"
"MPDF的AUPRC指標在噪聲較大的OA數據集上顯著提高,幾乎是最接近的競爭對手的兩倍,突出了其在高噪聲和不平衡DEL數據集上的出色性能。"

Wichtige Erkenntnisse aus

Unlocking Potential Binders: Multimodal Pretraining DEL-Fusion for Denoising DNA-Encoded Libraries

by Chunbin Gu, ... um arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.05916.pdf

Tiefere Fragen

如何進一步提高MPDF在更大規模和更複雜DEL數據集上的性能?

要進一步提高MPDF在更大規模和更複雜的DNA編碼庫（DEL）數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：

擴展預訓練數據集：通過使用更大且多樣化的生化數據庫進行預訓練，可以增強模型的泛化能力。這樣可以幫助MPDF捕捉到更多的化合物特徵，從而提高其在複雜數據集上的表現。

增強模型架構：可以考慮引入更深層的神經網絡架構或使用更先進的模型，如變壓器（Transformer）架構，來提高特徵提取的能力。這些模型在處理大規模數據時表現出色，能夠捕捉更複雜的模式。

多任務學習：通過將MPDF擴展為多任務學習框架，可以同時進行多個相關任務的訓練，例如活性預測和虛擬篩選。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高其在不同任務上的性能。

數據增強技術：在訓練過程中引入數據增強技術，如隨機噪聲添加、化合物結構變換等，可以幫助模型更好地適應不同的數據變化，從而提高其穩定性和準確性。

優化超參數：通過系統性地調整模型的超參數，如學習率、批量大小和正則化參數，可以進一步提升模型的性能。使用自動化的超參數優化工具可以加速這一過程。

MPDF的預訓練策略是否可以應用於其他化合物分析任務,如虛擬篩選和活性預測?

是的，MPDF的預訓練策略可以有效應用於其他化合物分析任務，如虛擬篩選和活性預測。具體而言：

虛擬篩選：MPDF的預訓練策略通過對化合物的多模態特徵進行學習，能夠捕捉到化合物與生物靶標之間的複雜關係。這使得MPDF在虛擬篩選中能夠更準確地預測化合物的活性，從而提高篩選效率。

活性預測：MPDF的預訓練任務專注於化合物的活性預測，這一策略使得模型能夠學習到與生物活性相關的特徵。這樣的預訓練可以幫助模型在面對新的化合物時，快速適應並進行準確的活性預測。

跨領域應用：MPDF的預訓練策略不僅限於DEL數據集，還可以擴展到其他化合物數據集，如天然產物篩選或合成化合物的活性預測。這種靈活性使得MPDF在藥物發現的不同階段都能發揮作用。

MPDF的DEL-Fusion框架是否可以擴展到融合更多尺度的化合物特徵,如3D結構信息?

是的，MPDF的DEL-Fusion框架可以擴展到融合更多尺度的化合物特徵，包括3D結構信息。具體的擴展方式包括：

引入3D結構特徵：可以將3D結構信息作為額外的特徵輸入到DEL-Fusion框架中，這樣可以捕捉到化合物的空間排列和立體化學特性，進一步豐富模型的特徵表示。

多尺度融合：在現有的DEL-Fusion框架中，可以設計新的融合層來處理3D結構特徵，通過多尺度的特徵融合來提高模型的表現。這樣的設計可以使模型在處理複雜的化合物時，能夠考慮到不同尺度的結構信息。

結合分子動力學模擬：將分子動力學模擬生成的動態結構信息納入模型，可以幫助MPDF更好地理解化合物在生物環境中的行為，從而提高預測的準確性。

擴展至其他化學特徵：除了3D結構信息，還可以考慮融合其他化學特徵，如分子表面性質、電荷分佈等，這樣可以進一步提升模型的預測能力和應用範圍。

通過這些擴展，MPDF的DEL-Fusion框架將能夠更全面地捕捉化合物的特徵，從而在藥物發現和化合物分析中發揮更大的作用。