論文の概要: PyTDC: A multimodal machine learning training, evaluation, and inference platform for biomedical foundation models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05577v1
• Date: Thu, 08 May 2025 18:15:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.039562
• Title: PyTDC: A multimodal machine learning training, evaluation, and inference platform for biomedical foundation models
• Title（参考訳）: PyTDC: バイオメディカル基礎モデルのためのマルチモーダル機械学習トレーニング、評価、推論プラットフォーム
• Authors: Alejandro Velez-Arce, Marinka Zitnik,
• Abstract要約: PyTDCは、マルチモーダルな生物学的AIモデルのための合理化されたトレーニング、評価、推論ソフトウェアを提供する機械学習プラットフォームである。 本稿では、PyTDCのアーキテクチャの構成要素と、我々の知る限り、導入したシングルセルドラッグターゲットMLタスクにおける第一種ケーススタディについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.17570021208177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing biomedical benchmarks do not provide end-to-end infrastructure for training, evaluation, and inference of models that integrate multimodal biological data and a broad range of machine learning tasks in therapeutics. We present PyTDC, an open-source machine-learning platform providing streamlined training, evaluation, and inference software for multimodal biological AI models. PyTDC unifies distributed, heterogeneous, continuously updated data sources and model weights and standardizes benchmarking and inference endpoints. This paper discusses the components of PyTDC's architecture and, to our knowledge, the first-of-its-kind case study on the introduced single-cell drug-target nomination ML task. We find state-of-the-art methods in graph representation learning and domain-specific methods from graph theory perform poorly on this task. Though we find a context-aware geometric deep learning method that outperforms the evaluated SoTA and domain-specific baseline methods, the model is unable to generalize to unseen cell types or incorporate additional modalities, highlighting PyTDC's capacity to facilitate an exciting avenue of research developing multimodal, context-aware, foundation models for open problems in biomedical AI.
• Abstract（参考訳）: 既存のバイオメディカルベンチマークでは、マルチモーダルな生物学的データと幅広い機械学習タスクを統合するモデルのトレーニング、評価、推論のためのエンドツーエンドのインフラを提供していない。 我々は、オープンソースの機械学習プラットフォームであるPyTDCを紹介し、マルチモーダル生物AIモデルのための合理化トレーニング、評価、推論ソフトウェアを提供する。 PyTDCは、分散、異種、継続的に更新されるデータソースとモデルの重みを統一し、ベンチマークと推論エンドポイントを標準化する。 本稿では、PyTDCのアーキテクチャの構成要素と、我々の知る限り、導入したシングルセルドラッグターゲットMLタスクにおける第一種ケーススタディについて論じる。 グラフ表現学習における最先端の手法と、グラフ理論からのドメイン固有手法は、この課題に対して不十分に機能する。 評価されたSoTAおよびドメイン固有のベースライン法より優れた文脈認識型幾何学的深層学習法を見いだすが,生物医学的AIにおけるオープンな問題に対する基礎モデルの開発において,PyTDCのエキサイティングな研究を促進する能力を強調し,未確認の細胞タイプに一般化したり,追加のモダリティを組み込んだりすることはできない。

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