Recente ontwikkelingen in het leren van representaties hebben zich bewezen als onschatbaar voor de ontdekking van medicijnen en het begrip van biologische systemen. Het vangen van de complexe relatie tussen de chemische structuur van een molecuul en de fysieke of biologische eigenschappen ervan blijkt echter een grote uitdaging te zijn. Terwijl de meeste huidige technieken voor moleculaire representatie zich uitsluitend richten op het coderen van de chemische identificatie van het molecuul, slaagt deze benadering er niet in om de diverse functies van moleculen met vergelijkbare structuren in een biologische context vast te leggen.
Om deze beperking aan te pakken, hebben onderzoekers onlangs hun aandacht gericht op multimodale contrastieve beeldvorming. Door 2D-chemische structuren te koppelen aan foto’s van cellen onder een microscoop met hoog contrast, maakt deze benadering een meer omvattende representatie van de kenmerken van een molecuul mogelijk. Deze techniek is met name gebruikt bij het screenen van medicijnen op grote schaal, wat een cruciale rol speelt bij het begrijpen van de connectie tussen de chemische structuur van een medicijn en zijn biologische activiteit.
De aanwezigheid van batch-effecten bij grootschalige screenings is echter een aanhoudende uitdaging gebleken. Om dit probleem aan te pakken, heeft een team van onderzoekers InfoCORE (Information maximization strategy for COnfounder REmoval) ontwikkeld. Door steekproeven adaptief te herwegen om hun geschatte batch-verdeling gelijk te maken, beheert InfoCORE effectief batch-effecten en verbetert het de kwaliteit van moleculaire representaties die zijn afgeleid van gegevens van grootschalige screenings van medicijnen.
Uitgebreide tests van InfoCORE op gegevens van medicijnenonderzoek hebben de superioriteit ervan ten opzichte van andere algoritmen aangetoond bij verschillende taken, waaronder het ophalen van moleculen-fenotype en het voorspellen van chemische eigenschappen. Door de invloed van batch-effecten te verminderen, verbetert InfoCORE de prestaties van moleculaire analyse en medicijnontdekking.
Naast de toepassing in medicijnontwikkeling biedt InfoCORE een veelzijdig kader voor het aanpakken van meer complexe datagerelateerde uitdagingen. Het heeft zich effectief bewezen bij het omgaan met verschuivingen in gegevensdistributies, het waarborgen van gegevensrechtvaardigheid door de correlatie met irrelevante kenmerken te verminderen en het verwijderen van gevoelige attributen. Deze veelzijdigheid maakt InfoCORE een krachtige tool voor een breed scala aan taken die verband houden met gegevensdistributie, rechtvaardigheid en het verwijderen van batch-effecten.
De onderzoekers achter InfoCORE hebben hun belangrijkste bijdragen samengevat, waarbij ze de mogelijkheid van het kader benadrukken om chemische structuren te integreren met verschillende grootschalige medicijnonderzoeken, de theoretische basis van het maximaliseren van conditionele wederzijdse informatie, en de superieure prestaties ten opzichte van basismodellen bij studies in de echte wereld.
Samenvattend, effectieve strategieën voor het leren van moleculaire representaties, zoals het InfoCORE-kader, revolutioneren de ontdekking van medicijnen en het begrip van biologische systemen. Door de uitdagingen rond batch-effecten en unimodale representaties aan te pakken, leggen deze technieken de weg vrij voor nauwkeurigere en uitgebreidere analyses op het gebied van de moleculaire biologie.
Veelgestelde vragen
The source of the article is from the blog be3.sk