論文の概要: Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14442v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 16:04:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 17:03:04.252065
• Title: Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data
• Title（参考訳）: 特許データを用いた抗体人間性予測の改善
• Authors: Talip Ucar, Aubin Ramon, Dino Oglic, Rebecca Croasdale-Wood, Tom Diethe, Pietro Sormanni
• Abstract要約: マルチステージ・マルチロス・トレーニングプロセスを用いて,抗体の人間性予測を改善するための特許データの可能性を検討する。 初期学習段階は、弱教師付きコントラスト学習問題として機能する。 次に、コントラストエンコーダの一部を凍結し、クロスエントロピー損失を用いて特許データに基づいてトレーニングし、与えられた抗体配列の人間性スコアを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.55436403073367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the potential of patent data for improving the antibody humanness prediction using a multi-stage, multi-loss training process. Humanness serves as a proxy for the immunogenic response to antibody therapeutics, one of the major causes of attrition in drug discovery and a challenging obstacle for their use in clinical settings. We pose the initial learning stage as a weakly-supervised contrastive-learning problem, where each antibody sequence is associated with possibly multiple identifiers of function and the objective is to learn an encoder that groups them according to their patented properties. We then freeze a part of the contrastive encoder and continue training it on the patent data using the cross-entropy loss to predict the humanness score of a given antibody sequence. We illustrate the utility of the patent data and our approach by performing inference on three different immunogenicity datasets, unseen during training. Our empirical results demonstrate that the learned model consistently outperforms the alternative baselines and establishes new state-of-the-art on five out of six inference tasks, irrespective of the used metric.
• Abstract（参考訳）: マルチステージ・マルチロス・トレーニングプロセスを用いて,抗体の人間性予測を改善するための特許データの可能性を検討する。 人間性は、抗体治療に対する免疫原性反応の指標となり、薬物の発見における主要な原因の1つであり、臨床での使用において困難である。 我々は,初期学習段階を弱い教師付きコントラスト学習問題として位置づけ,各抗体配列は多種の関数の識別子と関連付けられ,その特性に応じてそれらをグループ化するエンコーダを学習することを目的としている。 次に、コントラストエンコーダの一部を凍結し、クロスエントロピー損失を用いて特許データに基づいてトレーニングし、与えられた抗体配列の人間性スコアを予測する。 トレーニング中に見つからない3つの異なる免疫原性データセットを推論することにより,特許データの有用性とアプローチについて述べる。 実験結果から,学習モデルは6つの推論タスクのうち5つにおいて,代替ベースラインを一貫して上回り,新しい最先端を確立できることを示した。

関連論文リスト

• Evaluating Zero-Shot Scoring for In Vitro Antibody Binding Prediction with Experimental Validation [0.08968838300743379]
  オープンソースモデルに基づく8つの共通スコアリングパラダイムを比較して,抗体設計をバインダーやノンバインダーとして分類する。 その結果,既存手法はバインダーの検出に苦慮しており,抗原間では高い変動が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T23:34:03Z)
• BeeTLe: A Framework for Linear B-Cell Epitope Prediction and Classification [0.43512163406551996]
  本稿では, 線形B細胞予測と抗体型特異的分類のための, 深層学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 そこで本研究では, モデルが抗体の表現を学習するのを助けるために, 固有分解に基づくアミノ酸符号化法を提案する。 最大の公開データベースからキュレートしたデータに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T09:18:29Z)
• AI driven B-cell Immunotherapy Design [0.0]
  抗原中和と除去ヒンジの効果は、パラトープ-エピトープ相互作用の強さ、感受性、特異性に影響を及ぼす。 近年、人工知能と機械学習の手法は大きな進歩を遂げ、タンパク質の構造とその複合体の予測に革命をもたらした。 本稿では,B細胞免疫療法設計分野における機械学習ツールとそのフレームワークの進歩に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T09:14:10Z)
• Contrastive Learning of Temporal Distinctiveness for Survival Analysis in Electronic Health Records [10.192973297290136]
  本稿では,オントロジーを意識したテンポラリティに基づくコントラシブ・サバイバル(OTCSurv)分析フレームワークを提案する。 OTCSurvは、検閲されたデータと観察されたデータの両方から生存期間を使い、時間的特異性を定義する。 急性腎障害(AKI)を発症する危険のある入院患者のリスクを予測するために,大規模なEHRデータセットを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T22:36:22Z)
• Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin transformer [55.01037422579516]
  変形性膝関節症 (KOA) は膝関節の慢性的な痛みと硬直を引き起こす疾患である。 我々は,Swin Transformer を用いて KOA の重大度を予測する自動手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T09:49:30Z)
• Leveraging Unlabelled Data in Multiple-Instance Learning Problems for Improved Detection of Parkinsonian Tremor in Free-Living Conditions [80.88681952022479]
  本稿では,半教師付き学習とマルチスタンス学習を組み合わせた新しい手法を提案する。 本研究は,454被験者の非競合データを活用することにより,物体ごとの震動検出において大きな性能向上が達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-29T12:25:10Z)
• Antibody Representation Learning for Drug Discovery [7.291511531280898]
  新規なSARS-CoV-2抗体結合データセットと追加ベンチマークデータセットについて報告する。 従来の統計的シーケンスモデル,各データセットの教師付き学習,および抗体特異的事前訓練言語モデルの微調整の3つのクラスを比較した。 実験結果から,特徴表現の自己教師付き事前学習は,従来の手法よりも大幅に改善されていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T13:48:41Z)
• Estimating and Improving Fairness with Adversarial Learning [65.99330614802388]
  本研究では,深層学習に基づく医療画像解析システムにおけるバイアスの同時緩和と検出を目的としたマルチタスク・トレーニング戦略を提案する。 具体的には,バイアスに対する識別モジュールと,ベース分類モデルにおける不公平性を予測するクリティカルモジュールを追加することを提案する。 大規模で利用可能な皮膚病変データセットのフレームワークを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-07T03:10:32Z)
• Sampling Attacks: Amplification of Membership Inference Attacks by Repeated Queries [74.59376038272661]
  本手法は,他の標準メンバーシップ相手と異なり,被害者モデルのスコアにアクセスできないような厳格な制限の下で動作可能な,新しいメンバーシップ推論手法であるサンプリングアタックを導入する。 ラベルのみを公開している被害者モデルでは,攻撃のサンプリングが引き続き可能であり,攻撃者はその性能の最大100%を回復できることを示す。 防衛においては,被害者モデルのトレーニング中の勾配摂動と予測時の出力摂動の形式で差分プライバシーを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T12:54:54Z)
• Adversarial Self-Supervised Contrastive Learning [62.17538130778111]
  既存の対数学習アプローチは、主にクラスラベルを使用して、誤った予測につながる対数サンプルを生成する。 本稿では,未ラベルデータに対する新たな逆攻撃を提案する。これにより,モデルが摂動データサンプルのインスタンスレベルのアイデンティティを混乱させる。 ラベル付きデータなしで頑健なニューラルネットワークを逆さまにトレーニングするための,自己教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T08:24:33Z)
• Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。 PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。 本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。