論文の概要: Conformal Prediction for Uncertainty Estimation in Drug-Target Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18890v1
• Date: Sat, 24 May 2025 22:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.728713
• Title: Conformal Prediction for Uncertainty Estimation in Drug-Target Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・標的相互作用予測における不確かさ推定の整合予測
• Authors: Morteza Rakhshaninejad, Mira Jurgens, Nicolas Dewolf, Willem Waegeman,
• Abstract要約: 薬物-標的相互作用予測のための3つのクラスタ条件境界共形予測法を解析した。 グループ条件付きCPは、あるエンティティが親しみのあるときにうまく機能するが、残差駆動クラスタリングはスパースや新規シナリオにおいても堅牢な不確実性推定を提供する。 これらの結果は、不確実性の下でDTI予測を改善するためのクラスタベースのCPの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474945380093949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate drug-target interaction (DTI) prediction with machine learning models is essential for drug discovery. Such models should also provide a credible representation of their uncertainty, but applying classical marginal conformal prediction (CP) in DTI prediction often overlooks variability across drug and protein subgroups. In this work, we analyze three cluster-conditioned CP methods for DTI prediction, and compare them with marginal and group-conditioned CP. Clusterings are obtained via nonconformity scores, feature similarity, and nearest neighbors, respectively. Experiments on the KIBA dataset using four data-splitting strategies show that nonconformity-based clustering yields the tightest intervals and most reliable subgroup coverage, especially in random and fully unseen drug-protein splits. Group-conditioned CP works well when one entity is familiar, but residual-driven clustering provides robust uncertainty estimates even in sparse or novel scenarios. These results highlight the potential of cluster-based CP for improving DTI prediction under uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見にはDTI予測と機械学習モデルが不可欠である。 このようなモデルはまた、それらの不確実性の信頼できる表現を提供するべきであるが、DTI予測に古典的な境界共形予測(CP)を適用すると、しばしば薬物やタンパク質のサブグループ間での変動性を見落としてしまう。 本研究では, DTI予測のための3つのクラスタ条件CP法を解析し, 限界条件とグループ条件CPとの比較を行う。 クラスタリングは、それぞれ非整合性スコア、特徴類似性、および最も近い隣人によって得られる。 4つのデータ分割戦略を用いたKIBAデータセットの実験では、非整合性に基づくクラスタリングが最も厳密な間隔と最も信頼性の高いサブグループカバレッジ、特にランダムで完全に見えない薬物タンパク質の分割が得られている。 グループ条件付きCPは、あるエンティティが親しみのあるときにうまく機能するが、残差駆動クラスタリングはスパースや新規シナリオにおいても堅牢な不確実性推定を提供する。 これらの結果は、不確実性の下でDTI予測を改善するためのクラスタベースのCPの可能性を強調している。

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