Fugu-MT 論文翻訳(概要): MATE-Pred: Multimodal Attention-based TCR-Epitope interaction Predictor

論文の概要: MATE-Pred: Multimodal Attention-based TCR-Epitope interaction Predictor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08619v1
Date: Tue, 5 Dec 2023 11:30:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 09:49:15.817315
Title: MATE-Pred: Multimodal Attention-based TCR-Epitope interaction Predictor
Title（参考訳）: MATE-Pred:マルチモーダルアテンションに基づくTCR-Epitopeインタラクション予測器
Authors: Etienne Goffinet, Raghvendra Mall, Ankita Singh, Rahul Kaushik and Filippo Castiglione
Abstract要約: T細胞受容体と細胞間の正確な結合予測は、免疫療法の成功戦略に決定的に寄与する。本稿では,T細胞受容体と親和性結合機構の注意に基づく予測を行う,信頼性の高い新しい手法であるMATE-Predを提案する。 MATE-Predのパフォーマンスは、薬物発見における潜在的な応用を予想している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933856957193398
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: An accurate binding affinity prediction between T-cell receptors and epitopes contributes decisively to develop successful immunotherapy strategies. Some state-of-the-art computational methods implement deep learning techniques by integrating evolutionary features to convert the amino acid residues of cell receptors and epitope sequences into numerical values, while some other methods employ pre-trained language models to summarize the embedding vectors at the amino acid residue level to obtain sequence-wise representations. Here, we propose a highly reliable novel method, MATE-Pred, that performs multi-modal attention-based prediction of T-cell receptors and epitopes binding affinity. The MATE-Pred is compared and benchmarked with other deep learning models that leverage multi-modal representations of T-cell receptors and epitopes. In the proposed method, the textual representation of proteins is embedded with a pre-trained bi-directional encoder model and combined with two additional modalities: a) a comprehensive set of selected physicochemical properties; b) predicted contact maps that estimate the 3D distances between amino acid residues in the sequences. The MATE-Pred demonstrates the potential of multi-modal model in achieving state-of-the-art performance (+8.4\% MCC, +5.5\% AUC compared to baselines) and efficiently capturing contextual, physicochemical, and structural information from amino acid residues. The performance of MATE-Pred projects its potential application in various drug discovery regimes.
Abstract（参考訳）: T細胞受容体とエピトープ間の正確な結合親和性予測は、免疫療法戦略の確立に決定的に寄与する。いくつかの最先端の計算手法は、進化的特徴を統合して、細胞受容体とエピトープ配列のアミノ酸残基を数値に変換することによって深層学習技術を実装し、他のいくつかの方法は、事前訓練された言語モデルを用いて、アミノ酸残基レベルの埋め込みベクトルを要約し、シーケンスワイズ表現を得る。本稿では,T細胞受容体とエピトープ結合親和性のマルチモーダルアテンションに基づく予測を行う,信頼性の高い新しい手法であるMATE-Predを提案する。 MATE-Predは、T細胞受容体とエピトープのマルチモーダル表現を利用する他のディープラーニングモデルと比較し、ベンチマークする。提案手法では,タンパク質のテキスト表現を事前学習した双方向エンコーダモデルに埋め込み,さらに2つのモダリティを組み合わせる。 a) 選択された物理化学的性質の包括的集合 b) 配列中のアミノ酸残基間の3次元距離を推定する接触地図。 MATE-Predは、最先端の性能(ベースラインに比べて+8.4\% MCC、+5.5\% AUC)を達成する上でのマルチモーダルモデルの可能性を示し、文脈、物理化学的、構造情報をアミノ酸残基から効率的に捉える。 MATE-Predのパフォーマンスは、様々な薬物発見体制における潜在的な応用を計画している。

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