論文の概要: FusionDTI: Fine-grained Binding Discovery with Token-level Fusion for Drug-Target Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01651v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 14:23:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:26.307759
• Title: FusionDTI: Fine-grained Binding Discovery with Token-level Fusion for Drug-Target Interaction
• Title（参考訳）: FusionDTI: 薬物-標的相互作用のためのトークンレベルの融合によるきめ細かい結合発見
• Authors: Zhaohan Meng, Zaiqiao Meng, Ke Yuan, Iadh Ounis,
• Abstract要約: 本稿では,トークンレベルのFusionモジュールを用いてドラッグ・ターゲットインタラクションの詳細な情報を学習するFusionDTIという新しいモデルを提案する。 特に、FusionDTIモデルでは、医薬品のSELFIES表現を使用して、配列フラグメントの無効化を軽減しています。 提案したFusionDTIモデルは,既存の7つの最先端ベースラインと比較して,DTI予測において最高の性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.521628951362647
• License:
• Abstract: Predicting drug-target interaction (DTI) is critical in the drug discovery process. Despite remarkable advances in recent DTI models through the integration of representations from diverse drug and target encoders, such models often struggle to capture the fine-grained interactions between drugs and protein, i.e. the binding of specific drug atoms (or substructures) and key amino acids of proteins, which is crucial for understanding the binding mechanisms and optimising drug design. To address this issue, this paper introduces a novel model, called FusionDTI, which uses a token-level Fusion module to effectively learn fine-grained information for Drug-Target Interaction. In particular, our FusionDTI model uses the SELFIES representation of drugs to mitigate sequence fragment invalidation and incorporates the structure-aware (SA) vocabulary of target proteins to address the limitation of amino acid sequences in structural information, additionally leveraging pre-trained language models extensively trained on large-scale biomedical datasets as encoders to capture the complex information of drugs and targets. Experiments on three well-known benchmark datasets show that our proposed FusionDTI model achieves the best performance in DTI prediction compared with seven existing state-of-the-art baselines. Furthermore, our case study indicates that FusionDTI could highlight the potential binding sites, enhancing the explainability of the DTI prediction.
• Abstract（参考訳）: 薬物-標的相互作用(DTI)の予測は、薬物発見プロセスにおいて重要である。 近年のDTIモデルにおいて、様々な薬物と標的エンコーダの表現の統合による顕著な進歩にもかかわらず、そのようなモデルはしばしば、薬物とタンパク質のきめ細かい相互作用、すなわち特定の薬物原子(またはサブ構造)とタンパク質のキーアミノ酸の結合を捉えるのに苦労している。 本稿では、トークンレベルのFusionモジュールを用いて、ドラッグ・ターゲットインタラクションの詳細な情報を効果的に学習する、FusionDTIと呼ばれる新しいモデルを提案する。 特に、FusionDTIモデルは、医薬品のSELFIES表現を用いて、配列の断片化を軽減し、標的タンパク質の構造認識(SA)語彙を組み込んで、構造情報のアミノ酸配列の制限に対処し、またエンコーダとして大規模バイオメディカルデータセットで広く訓練された訓練済み言語モデルを利用して、医薬品や標的の複雑な情報をキャプチャする。 3つのよく知られたベンチマークデータセットの実験により、提案したFusionDTIモデルは、既存の7つの最先端ベースラインと比較して、DTI予測において最高のパフォーマンスを達成することが示された。 さらに本症例では,FusionDTIが潜在的な結合部位を強調し,DTI予測の説明可能性を高めることが示唆された。

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