Hiljutised edusammud esindatuse õppimises on osutunud hindamatuks ravimite avastamise ja bioloogiliste süsteemide mõistmise valdkonnas. Siiski on keerulise seose püüdmiseks molekuli keemilise struktuuri ja selle füüsiliste või bioloogiliste omaduste vahel olnud oluline väljakutse. Kuigi enamik praeguseid molekulaarsete esindustehnikaid keskendub ainult molekuli keemilise identimise kodeerimisele, ei suuda see lähenemisviis haarata sarnase struktuuriga molekulide mitmekesiseid funktsioone bioloogilises kontekstis.
Selle piirangu ületamiseks on teadlased hiljuti pööranud tähelepanu multimodaalsele kontrastiivõppele. 2D keemiliste struktuuride kujutiste teisendamise abil kõrget sisaldust sisaldavatele raku mikroskoobi piltidele võimaldab see lähenemisviis saada molekuli omadustest põhjalikuma esindatuse. Seda tehnikat on eriti kasutatud suure läbilaskevõimega ravimisõela läbiviimisel, mis mängib olulist rolli seose mõistmisel ravimi keemilise struktuuri ja selle bioloogilise aktiivsuse vahel.
Siiski on partiiefektide esinemine suurte ulatuste sõelumiste korral olnud püsiv väljakutse. Selle probleemi lahendamiseks on teadlaste meeskond välja töötanud InfoCORE (Information maximization strategy for COnfounder REmoval). Proovide kaalumise kohandamisega võrdseks nende eeldatava partiijaotusega suudab InfoCORE efektiivselt hallata partiiefekte ja parandada kõrge läbilaskevõimega ravimi tõestusandmetest saadud molekulaarsete esinduste kvaliteeti.
InfoCORE’i kaugeleulatuvad testimised ravimisõelumisandmetega on näidanud selle paremust teiste algoritmide ees erinevates ülesannetes, sealhulgas molekuli-fenotüübi taastamises ja keemiliste omaduste ennustamises. Partiiefektide mõju vähendamise kaudu parandab InfoCORE molekulaarse analüüsi ja ravimi avastamise ülesannete jõudlust.
Lisaks rakendustele ravimite arendamisel pakub InfoCORE mitmekülgset raamistikku keerukamate andmepõhiste väljakutsete lahendamiseks. Selle tõhusust on tõestatud andmekogumite jaotuste muutuste käsitlemisel, vähendades seost ebaoluliste omadustega ja eemaldades tundlike atribuutide korrelatsiooni, mis tagab andmete õigluse. Selle mitmekülgsuse tõttu on InfoCORE võimas tööriist mitmesuguste ülesannete jaoks, mis on seotud andmete jaotuse, õigluse ja partiiefektide eemaldamisega.
InfoCORE’i taga olevad teadlased on kokku võtnud oma peamised panused, rõhutades raamistiku võimet integreerida keemilisi struktuure erinevate kõrge sisaldusega ravimiõelatega, selle teoreetilist alust, mis põhineb tingimusliku vastastikuse teabe maksimeerimisel, ja paremaid tulemusi võrreldes põhinäitajatega reaalsetes uuringutes.
Kokkuvõtteks revolutsioneerivad tõhusad strateegiad molekulaarse esindatuse õppimise valdkonnas, nagu InfoCORE’i raamistik, ravimite avastamist ja bioloogiliste süsteemide mõistmist. Partiiefektide ja ühesuunaliste esinduste seotud väljakutsetega tegelemisega sillutavad need tehnikad tee täpsema ja põhjalikuma analüüsi suunas molekulaarbioloogia valdkonnas.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es