論文の概要: How Molecules Impact Cells: Unlocking Contrastive PhenoMolecular Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08302v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 18:16:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 18:46:54.811834
- Title: How Molecules Impact Cells: Unlocking Contrastive PhenoMolecular Retrieval
- Title（参考訳）: 分子が細胞にどのように影響するか:対照的な分子の検索を解き放つ
- Authors: Philip Fradkin, Puria Azadi, Karush Suri, Frederik Wenkel, Ali Bashashati, Maciej Sypetkowski, Dominique Beaini,
- Abstract要約: 分子構造と微視的表現実験の結合潜時空間を学習し、対のサンプルを対照的な学習と整列する。
我々は、これまでの最先端技術と比較して、ゼロショット分子の検索が8.1倍向上し、トップ1%の精度で77.33%に達したことを実証した。
これらの結果は、仮想フェノミクススクリーニングに機械学習を適用するための扉を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.77417215041515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Predicting molecular impact on cellular function is a core challenge in therapeutic design. Phenomic experiments, designed to capture cellular morphology, utilize microscopy based techniques and demonstrate a high throughput solution for uncovering molecular impact on the cell. In this work, we learn a joint latent space between molecular structures and microscopy phenomic experiments, aligning paired samples with contrastive learning. Specifically, we study the problem ofContrastive PhenoMolecular Retrieval, which consists of zero-shot molecular structure identification conditioned on phenomic experiments. We assess challenges in multi-modal learning of phenomics and molecular modalities such as experimental batch effect, inactive molecule perturbations, and encoding perturbation concentration. We demonstrate improved multi-modal learner retrieval through (1) a uni-modal pre-trained phenomics model, (2) a novel inter sample similarity aware loss, and (3) models conditioned on a representation of molecular concentration. Following this recipe, we propose MolPhenix, a molecular phenomics model. MolPhenix leverages a pre-trained phenomics model to demonstrate significant performance gains across perturbation concentrations, molecular scaffolds, and activity thresholds. In particular, we demonstrate an 8.1x improvement in zero shot molecular retrieval of active molecules over the previous state-of-the-art, reaching 77.33% in top-1% accuracy. These results open the door for machine learning to be applied in virtual phenomics screening, which can significantly benefit drug discovery applications.
- Abstract（参考訳）: 細胞機能に対する分子的影響を予測することは、治療設計における中核的な課題である。
細胞形態を捉えるために設計されたフェノミクス実験は、顕微鏡に基づく手法を用いて、細胞への分子的影響を明らかにするための高いスループットのソリューションを実証する。
本研究では,分子構造と微視的現象実験の結合潜時空間を学習し,対と対のサンプルを対比学習で整列する。
具体的には, 表現実験で条件付きゼロショット分子構造同定法であるContrastive PhenoMolecular Retrievalの問題について検討する。
実験バッチ効果,不活性な分子摂動,摂動濃度の符号化など,表現学と分子モードのマルチモーダル学習における課題を評価する。
我々は,(1)単モード事前学習表現モデル,(2)新しいサンプル間類似性認識損失モデル,(3)分子濃度の表現を条件としたモデルを用いて,改良されたマルチモーダル学習者検索を実証した。
本法に続いて分子フェノミクスモデルである MolPhenix を提案する。
MolPhenixは、トレーニング済みのフェノミクスモデルを利用して、摂動濃度、分子足場、活動しきい値間で大きなパフォーマンス向上を示す。
特に、これまでの最先端技術と比較して、ゼロショット分子による活性分子の検索が8.1倍向上し、トップ1%の精度で77.33%に達した。
これらの結果は、仮想フェノミクススクリーニングに機械学習を適用するための扉を開く。
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