論文の概要: Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14442v3
- Date: Sat, 8 Jun 2024 07:14:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 03:59:13.473222
- Title: Improving Antibody Humanness Prediction using Patent Data
- Title（参考訳）: 特許データを用いた抗体の人間性予測の改善
- 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）: 6.185604158465185
- 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プロキシとして機能し、薬物発見の主要な原因の1つであり、臨床現場での使用には困難である。
初期学習段階を弱教師付きコントラスト学習問題として、各抗体配列が機能識別子と関連付けられており、その目的は、それら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である。
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の推測を行うことにより,特許データの有用性とアプローチについて解説する。
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,代替の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が示唆された。
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