論文の概要: Interpretable Multimodal Learning for Tumor Protein-Metal Binding: Progress, Challenges, and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03847v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 18:10:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:51.576292
• Title: Interpretable Multimodal Learning for Tumor Protein-Metal Binding: Progress, Challenges, and Perspectives
• Title（参考訳）: 腫瘍タンパク質-金属結合の解釈型マルチモーダル学習 : 進歩,課題,展望
• Authors: Xiaokun Liu, Sayedmohammadreza Rastegari, Yijun Huang, Sxe Chang Cheong, Weikang Liu, Wenjie Zhao, Qihao Tian, Hongming Wang, Shuo Zhou, Yingjie Guo, Sina Tabakhi, Xianyuan Liu, Zheqing Zhu, Wei Sang, Haiping Lu,
• Abstract要約: 本稿では,腫瘍タンパク質-金属結合の予測に機械学習を用いる際の進歩と課題について要約する。 主な課題は、高品質で腫瘍特異的なデータセットの不足、複数のデータモダリティの考慮不足、結果の解釈の複雑さである。 本稿では,腫瘍タンパク質データ不足と腫瘍タンパク質-金属結合の予測モデル数に対処する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.985222335965317
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• Abstract: In cancer therapeutics, protein-metal binding mechanisms critically govern drug pharmacokinetics and targeting efficacy, thereby fundamentally shaping the rational design of anticancer metallodrugs. While conventional laboratory methods used to study such mechanisms are often costly, low throughput, and limited in capturing dynamic biological processes, machine learning (ML) has emerged as a promising alternative. Despite increasing efforts to develop protein-metal binding datasets and ML algorithms, the application of ML in tumor protein-metal binding remains limited. Key challenges include a shortage of high-quality, tumor-specific datasets, insufficient consideration of multiple data modalities, and the complexity of interpreting results due to the ''black box'' nature of complex ML models. This paper summarizes recent progress and ongoing challenges in using ML to predict tumor protein-metal binding, focusing on data, modeling, and interpretability. We present multimodal protein-metal binding datasets and outline strategies for acquiring, curating, and preprocessing them for training ML models. Moreover, we explore the complementary value provided by different data modalities and examine methods for their integration. We also review approaches for improving model interpretability to support more trustworthy decisions in cancer research. Finally, we offer our perspective on research opportunities and propose strategies to address the scarcity of tumor protein data and the limited number of predictive models for tumor protein-metal binding. We also highlight two promising directions for effective metal-based drug design: integrating protein-protein interaction data to provide structural insights into metal-binding events and predicting structural changes in tumor proteins after metal binding.
• Abstract（参考訳）: がん治療において、タンパク質-金属結合機構は薬物の薬物動態を決定的に制御し、標的効果を阻害し、これにより抗がん性メタロドラッグの合理的な設計を根本的に形成する。 このようなメカニズムを研究するために使用される従来の実験方法は、しばしばコストがかかり、スループットが低く、動的な生物学的プロセスの捕捉に制限されるが、機械学習(ML)は有望な代替手段として現れている。 タンパク質-金属結合データセットやMLアルゴリズムの開発への取り組みが増えているが、腫瘍タンパク質-金属結合へのMLの適用は依然として限られている。 主な課題は、高品質で腫瘍特異的なデータセットの不足、複数のデータモダリティの考慮不足、複雑なMLモデルの'ブラックボックス'の性質による結果の解釈の複雑さである。 本稿では、MLを用いた腫瘍タンパク質-金属結合の予測における最近の進歩と課題を要約し、データ、モデリング、解釈可能性に焦点をあてる。 本稿では,マルチモーダルなタンパク質-金属結合データセットと,MLモデルの学習のためにそれらを取得,キュレート,前処理するためのアウトライン戦略を提案する。 さらに、異なるデータモダリティによって提供される相補的な値について検討し、それらの統合のための方法を検討する。 また, がん研究における信頼性の高い意思決定を支援するために, モデル解釈可能性を改善するためのアプローチについても検討した。 最後に,腫瘍タンパク質データ不足と腫瘍タンパク質-金属結合の予測モデル数に対処する手法を提案する。 タンパク質とタンパク質の相互作用データを統合することで、金属結合イベントの構造的洞察を与え、金属結合後の腫瘍タンパク質の構造的変化を予測する。

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