論文の概要: Impact of Domain Knowledge and Multi-Modality on Intelligent Molecular Property Prediction: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07249v3
• Date: Fri, 28 Jun 2024 02:32:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 21:44:37.916821
• Title: Impact of Domain Knowledge and Multi-Modality on Intelligent Molecular Property Prediction: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: ドメイン知識とマルチモーダリティが知能分子特性予測に及ぼす影響:システム的調査
• Authors: Taojie Kuang, Pengfei Liu, Zhixiang Ren,
• Abstract要約: 様々なベンチマークに基づいて,近年のディープラーニング手法を検証,定量的に分析する。 分子情報の統合は、回帰処理と分類処理の両方において分子特性予測(MPP)を大幅に改善する。 また、1D SMILESによる2Dグラフの強化により、回帰タスクのマルチモーダル学習性能が最大9.1%向上し、3D情報による2Dグラフの増大により、分類タスクのパフォーマンスが最大13.2%向上することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.73437302209673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The precise prediction of molecular properties is essential for advancements in drug development, particularly in virtual screening and compound optimization. The recent introduction of numerous deep learning-based methods has shown remarkable potential in enhancing molecular property prediction (MPP), especially improving accuracy and insights into molecular structures. Yet, two critical questions arise: does the integration of domain knowledge augment the accuracy of molecular property prediction and does employing multi-modal data fusion yield more precise results than unique data source methods? To explore these matters, we comprehensively review and quantitatively analyze recent deep learning methods based on various benchmarks. We discover that integrating molecular information significantly improves molecular property prediction (MPP) for both regression and classification tasks. Specifically, regression improvements, measured by reductions in root mean square error (RMSE), are up to 4.0%, while classification enhancements, measured by the area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC), are up to 1.7%. We also discover that enriching 2D graphs with 1D SMILES boosts multi-modal learning performance for regression tasks by up to 9.1%, and augmenting 2D graphs with 3D information increases performance for classification tasks by up to 13.2%, with both enhancements measured using ROC-AUC. The two consolidated insights offer crucial guidance for future advancements in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 分子特性の正確な予測は、特に仮想スクリーニングや複合最適化において、医薬品開発の発展に不可欠である。 近年の多くの深層学習手法の導入は、分子特性予測(MPP)の強化、特に分子構造に対する精度と洞察の向上に顕著な可能性を示している。 しかし、2つの重要な疑問が生じる: ドメイン知識の統合は分子特性予測の精度を高め、マルチモーダルデータ融合を用いることで、ユニークなデータソース法よりも正確な結果が得られるか? これらの課題を探るため,様々なベンチマークに基づいて,最近のディープラーニング手法を総合的に検証し,定量的に分析した。 分子情報の統合は、回帰処理と分類処理の両方において分子特性予測(MPP)を大幅に改善することを発見した。 具体的には、根平均二乗誤差(RMSE)の低減によって測定される回帰改善は最大4.0%まで、一方、受信機動作特性曲線(ROC-AUC)の領域で測定される分類改善は最大1.7%までである。 また, 1次元SMILESによる2次元グラフの強化により, 回帰タスクのマルチモーダル学習性能が最大9.1%向上し, 3次元情報による2次元グラフの増大により, ROC-AUCを用いて測定した2次元グラフの性能が最大13.2%向上することが判明した。 統合された2つの洞察は、薬物発見の今後の進歩に重要なガイダンスを提供する。

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