Fugu-MT 論文翻訳(概要): MolFM: A Multimodal Molecular Foundation Model

論文の概要: MolFM: A Multimodal Molecular Foundation Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09484v2
Date: Fri, 21 Jul 2023 05:13:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-24 15:08:59.410504
Title: MolFM: A Multimodal Molecular Foundation Model
Title（参考訳）: MolFM:マルチモーダル分子基盤モデル
Authors: Yizhen Luo, Kai Yang, Massimo Hong, Xing Yi Liu, and Zaiqing Nie
Abstract要約: MolFMは分子構造、バイオメディカルテキスト、知識グラフからの共同表現学習を容易にするために設計された多モード分子基盤モデルである。我々は,同分子の異なるモジュラリティ間の特徴空間における距離を最小化することにより,我々のクロスモーダル事前学習が局所的および大域的分子知識を捕捉する理論解析を行う。クロスモーダル検索では、MolFMは既存のモデルよりも12.13%、絶対利得は5.04%、ゼロショットと微調整がそれぞれ優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.934141536012596
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Molecular knowledge resides within three different modalities of information sources: molecular structures, biomedical documents, and knowledge bases. Effective incorporation of molecular knowledge from these modalities holds paramount significance in facilitating biomedical research. However, existing multimodal molecular foundation models exhibit limitations in capturing intricate connections between molecular structures and texts, and more importantly, none of them attempt to leverage a wealth of molecular expertise derived from knowledge graphs. In this study, we introduce MolFM, a multimodal molecular foundation model designed to facilitate joint representation learning from molecular structures, biomedical texts, and knowledge graphs. We propose cross-modal attention between atoms of molecular structures, neighbors of molecule entities and semantically related texts to facilitate cross-modal comprehension. We provide theoretical analysis that our cross-modal pre-training captures local and global molecular knowledge by minimizing the distance in the feature space between different modalities of the same molecule, as well as molecules sharing similar structures or functions. MolFM achieves state-of-the-art performance on various downstream tasks. On cross-modal retrieval, MolFM outperforms existing models with 12.13% and 5.04% absolute gains under the zero-shot and fine-tuning settings, respectively. Furthermore, qualitative analysis showcases MolFM's implicit ability to provide grounding from molecular substructures and knowledge graphs. Code and models are available on https://github.com/BioFM/OpenBioMed.
Abstract（参考訳）: 分子知識は、分子構造、生物医学文書、知識基盤の3つの異なる情報源の様相に存在する。これらのモダリティから分子知識を効果的に組み込むことは、生体医学研究の促進に最重要となる。しかし、既存のマルチモーダル分子基礎モデルでは、分子構造とテキストの間の複雑な結合を捉えることに限界があり、さらに重要なことに、知識グラフから派生した豊富な分子知識を活用しようとはしない。本研究では,分子構造,バイオメディカルテキスト,知識グラフからの共同表現学習を容易にするためのマルチモーダル分子基盤モデルであるMolFMを紹介する。本稿では,分子構造の原子間,分子の近傍,意味的関連テキスト間のクロスモーダル・アテンションを提案する。クロスモーダル事前学習は、同じ分子の異なるモダリティ間の特徴空間における距離を最小化し、同じ構造や機能を共有する分子を最小化することで、局所的および大域的な分子知識を捉えているという理論的分析を提供する。 MolFMは様々な下流タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。クロスモーダル検索では、MolFMは既存のモデルよりも12.13%、絶対利得は5.04%、ゼロショットと微調整がそれぞれ優れている。さらに、質的分析は分子のサブ構造と知識グラフからの接地を提供する mofm の暗黙の能力を示す。コードとモデルはhttps://github.com/BioFM/OpenBioMed.comで入手できる。

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