論文の概要: TransMA: an explainable multi-modal deep learning model for predicting properties of ionizable lipid nanoparticles in mRNA delivery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05736v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 08:43:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:20:46.845704
• Title: TransMA: an explainable multi-modal deep learning model for predicting properties of ionizable lipid nanoparticles in mRNA delivery
• Title（参考訳）: TransMA:mRNAデリバリーにおけるイオン化可能な脂質ナノ粒子の性質予測のための多モード深層学習モデル
• Authors: Kun Wu, Zixu Wang, Xiulong Yang, Yangyang Chen, Zhenqi Han, Jialu Zhang, Lizhuang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,TransMAと呼ばれる説明可能なLNPの透過効率予測モデルを提案する。 TransMAはマルチモーダル分子構造融合アーキテクチャを採用している。 トランスフェクション効率の予測において最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.7522257668405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the primary mRNA delivery vehicles, ionizable lipid nanoparticles (LNPs) exhibit excellent safety, high transfection efficiency, and strong immune response induction. However, the screening process for LNPs is time-consuming and costly. To expedite the identification of high-transfection-efficiency mRNA drug delivery systems, we propose an explainable LNPs transfection efficiency prediction model, called TransMA. TransMA employs a multi-modal molecular structure fusion architecture, wherein the fine-grained atomic spatial relationship extractor named molecule 3D Transformer captures three-dimensional spatial features of the molecule, and the coarse-grained atomic sequence extractor named molecule Mamba captures one-dimensional molecular features. We design the mol-attention mechanism block, enabling it to align coarse and fine-grained atomic features and captures relationships between atomic spatial and sequential structures. TransMA achieves state-of-the-art performance in predicting transfection efficiency using the scaffold and cliff data splitting methods on the current largest LNPs dataset, including Hela and RAW cell lines. Moreover, we find that TransMA captures the relationship between subtle structural changes and significant transfection efficiency variations, providing valuable insights for LNPs design. Additionally, TransMA's predictions on external transfection efficiency data maintain a consistent order with actual transfection efficiencies, demonstrating its robust generalization capability. The code, model and data are made publicly available at https://github.com/wklix/TransMA/tree/master. We hope that high-accuracy transfection prediction models in the future can aid in LNPs design and initial screening, thereby assisting in accelerating the mRNA design process.
• Abstract（参考訳）: 第一のmRNAデリバリー車として、イオン化可能な脂質ナノ粒子(LNP)は優れた安全性、高い透過効率、強力な免疫応答誘導を示す。 しかし、LNPのスクリーニングプロセスは時間と費用がかかる。 高透過効率mRNAデリバリーシステムの同定を高速化するために,TransMAと呼ばれる説明可能なLNPsトランスフェクション効率予測モデルを提案する。 TransMAはマルチモーダルな分子構造融合アーキテクチャを用いており、分子3Dトランスフォーマーは分子の3次元空間的特徴を捉え、Mambaという粗粒原子配列抽出器は1次元の分子的特徴を捉えている。 モールアテンション機構ブロックを設計し、粗くきめ細かな原子の特徴を整列させ、原子空間構造とシーケンシャル構造の関係を捉える。 TransMAは、HelaやRAWセルラインを含む現在の最大のLNPデータセット上で、足場と崖のデータ分割手法を用いて、トランスフェクション効率を予測する上で、最先端のパフォーマンスを達成する。 さらに,TransMAは微妙な構造変化と有意な透過効率変化の関係を捉え,LNPの設計に有意義な洞察を与える。 さらに、TransMAの外部透過効率データに対する予測は、実際の透過効率と一貫した順序を維持し、その堅牢な一般化能力を示している。 コード、モデル、データはhttps://github.com/wklix/TransMA/tree/masterで公開されている。 将来、高い精度のトランスフェクション予測モデルがLNPの設計と初期スクリーニングに役立ち、それによってmRNA設計プロセスの高速化が期待できる。

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