論文の概要: Drug Discovery under Covariate Shift with Domain-Informed Prior Distributions over Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15073v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 05:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-06 11:32:20.046278
• Title: Drug Discovery under Covariate Shift with Domain-Informed Prior Distributions over Functions
• Title（参考訳）: ドメインインフォームド事前分布と共変量シフトによる薬物発見
• Authors: Leo Klarner, Tim G. J. Rudner, Michael Reutlinger, Torsten Schindler, Garrett M. Morris, Charlotte Deane, Yee Whye Teh
• Abstract要約: 実世界の薬物発見タスクは、しばしばラベル付きデータの不足とかなりの範囲のデータによって特徴づけられる。 我々は、データ生成プロセスの明示的な事前知識を事前分布にエンコードする原理的な方法を提案する。 我々は,Q-SAVIを組み込んで,事前知識のような化学空間をモデリングプロセスに組み込むことで,相当な精度と校正が可能であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.305418761024143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accelerating the discovery of novel and more effective therapeutics is an important pharmaceutical problem in which deep learning is playing an increasingly significant role. However, real-world drug discovery tasks are often characterized by a scarcity of labeled data and significant covariate shift$\unicode{x2013}\unicode{x2013}$a setting that poses a challenge to standard deep learning methods. In this paper, we present Q-SAVI, a probabilistic model able to address these challenges by encoding explicit prior knowledge of the data-generating process into a prior distribution over functions, presenting researchers with a transparent and probabilistically principled way to encode data-driven modeling preferences. Building on a novel, gold-standard bioactivity dataset that facilitates a meaningful comparison of models in an extrapolative regime, we explore different approaches to induce data shift and construct a challenging evaluation setup. We then demonstrate that using Q-SAVI to integrate contextualized prior knowledge of drug-like chemical space into the modeling process affords substantial gains in predictive accuracy and calibration, outperforming a broad range of state-of-the-art self-supervised pre-training and domain adaptation techniques.
• Abstract（参考訳）: 新規で効果的な治療法の発見を加速することは、深層学習がますます重要な役割を担っている重要な薬学問題である。 しかしながら、現実世界の薬物発見タスクは、ラベル付きデータの不足と、標準的なディープラーニング手法に挑戦する重要な共変量シフト$\unicode{x2013}\unicode{x2013}$aによって特徴づけられることが多い。 本稿では,データ生成プロセスの明示的な事前知識を関数上の事前分布にエンコードすることで,これらの課題に対処可能な確率モデルであるq-saviを提案する。 本研究では,外挿体制下でのモデルの比較を容易にする新しい金標準バイオアクティビティーデータセットを構築し,データシフトを誘発し,挑戦的な評価設定を構築するための異なるアプローチを検討する。 次に,q-saviを用いて薬物様化学空間の事前知識をモデリングプロセスに統合することにより,予測精度とキャリブレーションの大幅な向上が期待できることを示した。

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