論文の概要: Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07029v1
• Date: Thu, 25 Jun 2020 08:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 03:48:35.835740
• Title: Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost Functions
• Title（参考訳）: 仮想スクリーニングのためのディープラーニング - ROCコスト関数を使用する5つの理由
• Authors: Vladimir Golkov, Alexander Becker, Daniel T. Plop, Daniel \v{C}uturilo, Neda Davoudi, Jeffrey Mendenhall, Rocco Moretti, Jens Meiler, Daniel Cremers
• Abstract要約: 深層学習は サイリコの何十億もの分子を 迅速にスクリーニングする 重要なツールとなりました その重要性にもかかわらず、厳密なクラス不均衡、高い決定しきい値、いくつかのデータセットにおける基底真理ラベルの欠如など、これらのモデルのトレーニングにおいて重大な課題が続いている。 このような場合、クラス不均衡に対するロバスト性から、レシーバ動作特性(ROC)を直接最適化することを好んで論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.12620331438052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-aided drug discovery is an essential component of modern drug development. Therein, deep learning has become an important tool for rapid screening of billions of molecules in silico for potential hits containing desired chemical features. Despite its importance, substantial challenges persist in training these models, such as severe class imbalance, high decision thresholds, and lack of ground truth labels in some datasets. In this work we argue in favor of directly optimizing the receiver operating characteristic (ROC) in such cases, due to its robustness to class imbalance, its ability to compromise over different decision thresholds, certain freedom to influence the relative weights in this compromise, fidelity to typical benchmarking measures, and equivalence to positive/unlabeled learning. We also propose new training schemes (coherent mini-batch arrangement, and usage of out-of-batch samples) for cost functions based on the ROC, as well as a cost function based on the logAUC metric that facilitates early enrichment (i.e. improves performance at high decision thresholds, as often desired when synthesizing predicted hit compounds). We demonstrate that these approaches outperform standard deep learning approaches on a series of PubChem high-throughput screening datasets that represent realistic and diverse drug discovery campaigns on major drug target families.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援薬物発見は、現代薬物開発の重要な要素である。 これにより、深層学習は、望まれる化学的特徴を含む潜在的なヒットに対して、シリコ中の数十億の分子を迅速にスクリーニングするための重要なツールとなった。 その重要性にもかかわらず、厳格なクラス不均衡、高い決定しきい値、いくつかのデータセットにおける根拠の真理ラベルの欠如など、これらのモデルのトレーニングにおいて重大な課題が続いている。 本研究は,クラス不均衡に対する頑健性,異なる決定しきい値を超えて妥協する能力,この妥協における相対重みに影響を及ぼす一定の自由度,典型的なベンチマーク尺度に対する忠実度,正・未ラベル学習に対する同値性などの理由から,レシーバ動作特性(ROC)を直接最適化することを支持する。 また、ROCに基づくコスト関数に対する新しいトレーニングスキーム(コヒーレント・ミニバッチ・アレンジメントおよびアウト・オブ・バッチ・サンプルの使用)や、早期の濃縮を容易にするlogAUCメトリックに基づくコスト関数(予測ヒット化合物の合成においてしばしば望まれるような高い判定しきい値の性能向上)を提案する。 これらのアプローチは、主要な薬物標的家族に対する現実的で多様な薬物発見キャンペーンを表す一連のPubChem高スループットスクリーニングデータセットにおいて、標準的なディープラーニングアプローチよりも優れていることを示す。

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