論文の概要: Conformal Drug Property Prediction with Density Estimation under
Covariate Shift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12033v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 15:17:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 16:07:18.783092
- Title: Conformal Drug Property Prediction with Density Estimation under
Covariate Shift
- Title（参考訳）: 濃度推定による共変量シフトによる共形薬物特性予測
- Authors: Siddhartha Laghuvarapu and Zhen Lin and Jimeng Sun
- Abstract要約: Conformal Prediction (CP) は、分子特性の予測セットをカバレッジ保証付きで作成するための有望なツールである。
ほとんどのデータセットは限られたラベル付きデータを含んでいるが、これは分子が引き出される広大な化学空間を表すものではないかもしれない。
CoDrugは、トレーニングデータと非ラベルデータの両方を活用するエネルギーベースモデルと、分子集合の密度を評価するためにカーネル密度推定(KDE)を採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.55557979582956
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In drug discovery, it is vital to confirm the predictions of pharmaceutical
properties from computational models using costly wet-lab experiments. Hence,
obtaining reliable uncertainty estimates is crucial for prioritizing drug
molecules for subsequent experimental validation. Conformal Prediction (CP) is
a promising tool for creating such prediction sets for molecular properties
with a coverage guarantee. However, the exchangeability assumption of CP is
often challenged with covariate shift in drug discovery tasks: Most datasets
contain limited labeled data, which may not be representative of the vast
chemical space from which molecules are drawn. To address this limitation, we
propose a method called CoDrug that employs an energy-based model leveraging
both training data and unlabelled data, and Kernel Density Estimation (KDE) to
assess the densities of a molecule set. The estimated densities are then used
to weigh the molecule samples while building prediction sets and rectifying for
distribution shift. In extensive experiments involving realistic distribution
drifts in various small-molecule drug discovery tasks, we demonstrate the
ability of CoDrug to provide valid prediction sets and its utility in
addressing the distribution shift arising from de novo drug design models. On
average, using CoDrug can reduce the coverage gap by over 35% when compared to
conformal prediction sets not adjusted for covariate shift.
- Abstract（参考訳）: 創薬においては, 費用のかかるウェットラブ実験を用いて計算モデルから医薬特性の予測を確認することが重要である。
したがって、信頼性の高い不確実性推定を得ることは、その後の実験的検証のために薬物分子の優先順位付けに不可欠である。
コンフォーマル予測(CP)は、そのような分子特性の予測セットをカバレッジ保証で作成するための有望なツールである。
しかし、CPの交換可能性の仮定は、薬物発見タスクの共変量シフトにしばしば挑戦される: ほとんどのデータセットは、限られたラベル付きデータを含んでおり、これは分子が引き出される広大な化学空間を表すものではないかもしれない。
この制限に対処するために、トレーニングデータと非ラベルデータの両方を利用したエネルギーモデルを用いたCoDrug法と、分子集合の密度を評価するカーネル密度推定(KDE)を提案する。
推定密度は、予測セットを構築しながら分子サンプルを測り、分布シフトを補正するために使用される。
様々な小分子薬物発見タスクにおける現実的な分布ドリフトに関する広範な実験において、我々は、CoDrugがド・ノボの薬物設計モデルから生じる分布シフトに有効な予測セットを提供する能力を実証した。
平均的にCoDrugを用いることで、共変量シフトに調整されていない共変予測セットと比較して、カバレッジギャップを35%以上削減することができる。
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