論文の概要: A Multi-Modal Contrastive Diffusion Model for Therapeutic Peptide Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15665v2
• Date: Thu, 4 Jan 2024 02:32:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:42:51.250537
• Title: A Multi-Modal Contrastive Diffusion Model for Therapeutic Peptide Generation
• Title（参考訳）: 治療ペプチド生成のための多モードコントラスト拡散モデル
• Authors: Yongkang Wang, Xuan Liu, Feng Huang, Zhankun Xiong, Wen Zhang
• Abstract要約: 本稿では,新しいペプチド配列と構造を共生成するために,拡散フレームワークにおける配列と構造の両方のモダリティを融合したマルチモーダルコントラスト拡散モデルを提案する。 MMCDは、抗菌性/抗がん性スコア、多様性、ペプチドドッキングなど、さまざまな指標で治療ペプチドを産生する、最先端のディープジェネレーション法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.779658935195194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Therapeutic peptides represent a unique class of pharmaceutical agents crucial for the treatment of human diseases. Recently, deep generative models have exhibited remarkable potential for generating therapeutic peptides, but they only utilize sequence or structure information alone, which hinders the performance in generation. In this study, we propose a Multi-Modal Contrastive Diffusion model (MMCD), fusing both sequence and structure modalities in a diffusion framework to co-generate novel peptide sequences and structures. Specifically, MMCD constructs the sequence-modal and structure-modal diffusion models, respectively, and devises a multi-modal contrastive learning strategy with intercontrastive and intra-contrastive in each diffusion timestep, aiming to capture the consistency between two modalities and boost model performance. The inter-contrastive aligns sequences and structures of peptides by maximizing the agreement of their embeddings, while the intra-contrastive differentiates therapeutic and non-therapeutic peptides by maximizing the disagreement of their sequence/structure embeddings simultaneously. The extensive experiments demonstrate that MMCD performs better than other state-of-theart deep generative methods in generating therapeutic peptides across various metrics, including antimicrobial/anticancer score, diversity, and peptide-docking.
• Abstract（参考訳）: 治療ペプチドは、ヒトの疾患の治療に必須の薬品の特異なクラスである。 近年, 深層生成モデルでは治療ペプチドの生成に顕著な可能性が示されているが, 配列情報や構造情報のみを利用するため, 発生時の性能を阻害している。 本研究では、新しいペプチド配列と構造を共生成するために、拡散フレームワークにおける配列と構造の両方のモダリティを融合したマルチモーダルコントラスト拡散モデル(mmcd)を提案する。 具体的には、mmcdはシーケンス・モーダル拡散モデルと構造・モーダル拡散モデルをそれぞれ構築し、各拡散時間ステップで相互接続性と内包性を持つマルチモーダルコントラスト学習戦略を考案し、2つのモーダル間の一貫性を捉え、モデル性能を向上させることを目的としている。 コントラスト内はペプチドの配列と構造を最大化し、コントラスト内は治療用ペプチドと非治療用ペプチドを区別し、配列/構造埋め込みの相違を最大化する。 幅広い実験により、MMCDは、抗微生物/抗がん剤スコア、多様性、ペプチドドッキングなど、さまざまな指標で治療ペプチドの生成において、他の最先端の深層生成法よりも優れた性能を示すことが示された。

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