論文の概要: PGraphDTA: Improving Drug Target Interaction Prediction using Protein Language Models and Contact Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04017v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 05:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 01:23:21.541005
• Title: PGraphDTA: Improving Drug Target Interaction Prediction using Protein Language Models and Contact Maps
• Title（参考訳）: PGraphDTA:タンパク質言語モデルとコンタクトマップを用いた薬物標的相互作用予測の改善
• Authors: Rakesh Bal, Yijia Xiao, Wei Wang
• Abstract要約: 薬物発見の鍵となる側面は、新規な薬物標的相互作用(DT)の同定である。 タンパク質-リガンド相互作用は結合親和性として知られる結合強度の連続性を示す。 性能向上のための新しい改良を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.590060921188914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing and discovering new drugs is a complex and resource-intensive endeavor that often involves substantial costs, time investment, and safety concerns. A key aspect of drug discovery involves identifying novel drug-target (DT) interactions. Existing computational methods for predicting DT interactions have primarily focused on binary classification tasks, aiming to determine whether a DT pair interacts or not. However, protein-ligand interactions exhibit a continuum of binding strengths, known as binding affinity, presenting a persistent challenge for accurate prediction. In this study, we investigate various techniques employed in Drug Target Interaction (DTI) prediction and propose novel enhancements to enhance their performance. Our approaches include the integration of Protein Language Models (PLMs) and the incorporation of Contact Map information as an inductive bias within current models. Through extensive experimentation, we demonstrate that our proposed approaches outperform the baseline models considered in this study, presenting a compelling case for further development in this direction. We anticipate that the insights gained from this work will significantly narrow the search space for potential drugs targeting specific proteins, thereby accelerating drug discovery. Code and data for PGraphDTA are available at https://anonymous.4open.science/r/PGraphDTA.
• Abstract（参考訳）: 新しい薬物の開発と発見は複雑で資源集約的な取り組みであり、しばしば相当なコスト、時間投資、安全上の懸念を伴う。 薬物発見の重要な側面は、新規な薬物標的相互作用(DT)の同定である。 DTの相互作用を予測する既存の計算手法は、DTペアが相互作用するか否かを決定することを目的として、主にバイナリ分類タスクに焦点を当てている。 しかし、タンパク質-リガンド相互作用は結合親和性として知られる結合強度の連続性を示し、正確な予測のための永続的な挑戦を示す。 本研究では,薬物標的相互作用(DTI)予測における様々な手法について検討し,その性能向上のための新たな拡張を提案する。 我々のアプローチには、タンパク質言語モデル(PLM)の統合と、現在のモデルにおける誘導バイアスとしてのコンタクトマップ情報の導入が含まれる。 本研究では,提案手法が本研究で検討したベースラインモデルより優れていることを示すとともに,さらなる発展の可能性が示唆された。 この研究から得られた知見は、特定のタンパク質を標的とする潜在的な薬物の探索範囲を大幅に狭め、薬物の発見を加速すると予測している。 PGraphDTAのコードとデータはhttps://anonymous.4open.science/r/PGraphDTAで公開されている。

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