論文の概要: SMILES-Mamba: Chemical Mamba Foundation Models for Drug ADMET Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05696v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 04:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 15:57:51.980320
• Title: SMILES-Mamba: Chemical Mamba Foundation Models for Drug ADMET Prediction
• Title（参考訳）: SMILES-Mamba:薬物ADMET予測のための化学マンバ基礎モデル
• Authors: Bohao Xu, Yingzhou Lu, Chenhao Li, Ling Yue, Xiao Wang, Nan Hao, Tianfan Fu, Jim Chen,
• Abstract要約: 小分子の薬物の吸収、分布、代謝、排出、毒性を予測することは安全性と有効性を確保するために重要である。 本稿では,ラベル付きデータとラベル付きデータの両方を活用する2段階モデルを提案する。 その結果,SMILES-Mambaは22のADMETデータセットの競合性能を示し,14のタスクで最高スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.189335444981353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In drug discovery, predicting the absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity (ADMET) properties of small-molecule drugs is critical for ensuring safety and efficacy. However, the process of accurately predicting these properties is often resource-intensive and requires extensive experimental data. To address this challenge, we propose SMILES-Mamba, a two-stage model that leverages both unlabeled and labeled data through a combination of self-supervised pretraining and fine-tuning strategies. The model first pre-trains on a large corpus of unlabeled SMILES strings to capture the underlying chemical structure and relationships, before being fine-tuned on smaller, labeled datasets specific to ADMET tasks. Our results demonstrate that SMILES-Mamba exhibits competitive performance across 22 ADMET datasets, achieving the highest score in 14 tasks, highlighting the potential of self-supervised learning in improving molecular property prediction. This approach not only enhances prediction accuracy but also reduces the dependence on large, labeled datasets, offering a promising direction for future research in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見において、小分子薬物の吸収、分布、代謝、排ガス、毒性(ADMET)特性を予測することは安全性と有効性を確保するために重要である。 しかし、これらの特性を正確に予測するプロセスは、しばしば資源集約であり、広範な実験データを必要とする。 この課題に対処するために,SMILES-Mambaを提案する。SMILES-Mambaは,ラベル付きデータとラベル付きデータの両方を,自己教師付き事前学習と微調整の組み合わせで活用する2段階モデルである。 モデルはまず、未ラベルのSMILES文字列の大きなコーパスで事前訓練を行い、基礎となる化学構造と関係を捉え、ADMETタスクに特化したラベル付きデータセットで微調整する。 SMILES-Mambaは,22のADMETデータセットの競合性能を示し,14のタスクで最高スコアを達成し,分子特性予測の改善における自己教師型学習の可能性を強調した。 このアプローチは予測精度を向上するだけでなく、大規模ラベル付きデータセットへの依存を減らし、将来的な薬物発見研究の方向性を示す。

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