Senaste framstegen inom representationsinlärning har visat sig ovärderliga inom läkemedelsupptäckt och förståelse av biologiska system. Att fånga den komplexa relationen mellan en molekyls kemiska struktur och dess fysiska eller biologiska egenskaper har dock varit en betydande utmaning. Medan de flesta nuvarande molekylära representationsmetoder fokuserar enbart på att koda molekylens kemiska identifikation, misslyckas denna approach med att fånga de olika funktionerna hos molekyler med liknande strukturer i en biologisk kontext.
För att tackla denna begränsning har forskare nyligen vänt sin uppmärksamhet mot multimodal kontrastiv inlärning. Genom att kartlägga 2D-kemiska strukturer till höginnehåll Bilder från cellmikroskop möjliggör denna approach en mer omfattande representation av en molekyls egenskaper. Denna teknik har särskilt tillämpats inom högpresterande läkemedelsscreening, vilket spelar en avgörande roll i förståelsen av sambandet mellan ett läkemedels kemiska struktur och dess biologiska aktivitet.
Dock har närvaron av batch-effekter i storskaliga screenar varit en ständig utmaning. För att ta itu med detta problem har en grupp forskare utvecklat InfoCORE (Information maximization strategy for COnfounder REmoval). Genom att adaptivt omviktning av proverna för att jämna ut deras infererade batch-distribution, hanterar InfoCORE effektivt batch-effekter och förbättrar kvaliteten på molekylära representationer som härleds från data om högpresterande läkemedelsscreening.
Omfattande tester av InfoCORE på data om läkemedelsscreening har visat dess överlägsenhet över andra algoritmer inom olika uppgifter, inklusive återupphämtning av molekyl-fenotyp och förutsägelse av kemiska egenskaper. Genom att minska inflytandet av batch-effekter förbättrar InfoCORE prestandan för molekylanalys och uppgifter om läkemedelsupptäckt.
Utöver dess tillämpning inom läkemedelsutveckling erbjuder InfoCORE en mångsidig ram för att hantera mer komplexa datarelaterade utmaningar. Den har visat sig vara effektiv vid hantering av förändringar i datafördelningar, säkerställa rättvisa data genom att minska korrelationen med irrelevanta egenskaper och ta bort känsliga attribut. Denna mångsidighet gör InfoCORE till ett kraftfullt verktyg för en mängd olika uppgifter relaterade till datafördelning, rättvisa och borttagning av batch-effekter.
Forskarna bakom InfoCORE har sammanfattat sina viktigaste bidrag, där de betonar ramens förmåga att integrera kemiska strukturer med olika högpresterande läkemedelsscreenar, dess teoretiska grund i att maximera villkorlig ömsesidig information och dess överlägsna prestanda jämfört med grundläggande modeller i verkliga studier.
Sammanfattningsvis revolutionerar effektiva strategier för molekylär representationsinlärning, som t.ex. InfoCORE-ramverket, läkemedelsupptäckt och förståelse av biologiska system. Genom att hantera utmaningarna med batch-effekter och unimodala representationer banar dessa tekniker vägen för mer korrekt och omfattande analys inom molekylärbiologins område.
The source of the article is from the blog macholevante.com