Seneste fremskridt inden for repræsentationsindlæring har vist sig uvurderlige inden for lægemiddelforskning og forståelse af biologiske systemer. Dog har det været en betydelig udfordring at fange den komplekse sammenhæng mellem et molekyles kemiske struktur og dets fysiske eller biologiske egenskaber. Mens de fleste nuværende molekylære repræsentationsteknikker kun fokuserer på at kode molekylets kemiske identifikation, formår denne tilgang ikke at fange de forskellige funktioner hos molekyler med lignende strukturer i en biologisk kontekst.
For at imødekomme denne begrænsning har forskere for nylig vendt deres opmærksomhed mod multimodal kontrastindlæring. Ved at kortlægge 2D-kemiske strukturer til mikroskopbilleder af celler med højt indhold tillader denne tilgang en mere omfattende repræsentation af et molekyles karakteristika. Især er denne teknik blevet anvendt i højkapacitets lægemiddelscreening, som spiller en afgørende rolle i forståelsen af forbindelsen mellem et lægemiddels kemiske struktur og dets biologiske aktivitet.
Imidlertid har tilstedeværelsen af partialeffekter (“batch effects”) i storskala-screeninger været en vedvarende udfordring. For at løse dette problem har et forskerteam udviklet InfoCORE (Information maximization strategy for COnfounder REmoval). Ved at vægte prøver adaptivt for at udligne deres forventede partidistribution, håndterer InfoCORE effektivt partialeffekter og forbedrer kvaliteten af molekylære repræsentationer, der er afledt af data fra højkapacitets lægemiddelscreening.
Omfattende testning af InfoCORE på data fra lægemiddelscreening har vist dets overlegenhed i forhold til andre algoritmer i forskellige opgaver, herunder molypefænotyphenting og forudsigelse af kemiske egenskaber. Ved at reducere indflydelsen af partialeffekter forbedrer InfoCORE ydeevnen af molekylanalyse og lægemiddelforskningsopgaver.
Udover dens anvendelse i lægemiddeludvikling tilbyder InfoCORE en alsidig ramme for at tackle mere komplekse udfordringer relateret til data. Den har vist sig effektiv ved at håndtere skift i datafordelinger, sikre datafølsomhed ved at reducere korrelationen med irrelevante egenskaber og fjerne følsomme attributter. Denne alsidighed gør InfoCORE til et kraftfuldt værktøj til en bred vifte af opgaver relateret til datafordeling, retfærdighed og fjernelse af partialeffekter.
Forskerne bag InfoCORE har sammenfattet deres vigtigste bidrag, hvor de fremhæver rammeværkets evne til at integrere kemiske strukturer med forskellige lægemiddelscreener med højt indhold, dets teoretiske fundament i maksimering af betinget mutual information og dets overlegne præstation i forhold til baseline-modeller i virkelighedsstudier.
Samlet set er effektive strategier for molekylær repræsentationsindlæring, såsom InfoCORE-rammen, ved at revolutionere lægemiddelforskning og forståelse af biologiske systemer. Ved at imødegå udfordringerne i forbindelse med partialeffekter og unimodale repræsentationer baner disse teknikker vejen for mere præcis og omfattende analyse på molekylærbiologiens område.
Ofte stillede spørgsmål:
The source of the article is from the blog exofeed.nl