論文の概要: LANTERN: A Machine Learning Framework for Lipid Nanoparticle Transfection Efficiency Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03209v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 22:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.618315
• Title: LANTERN: A Machine Learning Framework for Lipid Nanoparticle Transfection Efficiency Prediction
• Title（参考訳）: LANTERN: 脂質ナノ粒子透過効率予測のための機械学習フレームワーク
• Authors: Asal Mehradfar, Mohammad Shahab Sepehri, Jose Miguel Hernandez-Lobato, Glen S. Kwon, Mahdi Soltanolkotabi, Salman Avestimehr, Morteza Rasoulianboroujeni,
• Abstract要約: 効率的な脂質ナノ粒子(LNP)を介するRNA輸送のための新しいイオン化可能な脂質は、RNAベースの治療開発において重要なボトルネックとなっている。 近年の進歩は、分子構造からの透過効率を予測する機械学習(ML)の可能性を強調している。 ここでは, イオン化可能な脂質表現に基づく透過効率予測のための堅牢なMLフレームワークであるLANTERNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.613971394957368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The discovery of new ionizable lipids for efficient lipid nanoparticle (LNP)-mediated RNA delivery remains a critical bottleneck for RNA-based therapeutics development. Recent advances have highlighted the potential of machine learning (ML) to predict transfection efficiency from molecular structure, enabling high-throughput virtual screening and accelerating lead identification. However, existing approaches are hindered by inadequate data quality, ineffective feature representations, low predictive accuracy, and poor generalizability. Here, we present LANTERN (Lipid nANoparticle Transfection Efficiency pRedictioN), a robust ML framework for predicting transfection efficiency based on ionizable lipid representation. We benchmarked a diverse set of ML models against AGILE, a previously published model developed for transfection prediction. Our results show that combining simpler models with chemically informative features, particularly count-based Morgan fingerprints, outperforms more complex models that rely on internally learned embeddings, such as AGILE. We also show that a multi-layer perceptron trained on a combination of Morgan fingerprints and Expert descriptors achieved the highest performance ($\text{R}^2$ = 0.8161, r = 0.9053), significantly exceeding AGILE ($\text{R}^2$ = 0.2655, r = 0.5488). We show that the models in LANTERN consistently have strong performance across multiple evaluation metrics. Thus, LANTERN offers a robust benchmarking framework for LNP transfection prediction and serves as a valuable tool for accelerating lipid-based RNA delivery systems design.
• Abstract（参考訳）: 効率的な脂質ナノ粒子(LNP)を介するRNA輸送のための新しいイオン化可能な脂質の発見は、RNAベースの治療開発において重要なボトルネックとなっている。 近年の進歩は、分子構造からの透過効率を予測する機械学習(ML)の可能性を強調しており、高いスループットの仮想スクリーニングとリード識別の高速化を可能にしている。 しかし、既存のアプローチは、データ品質の不足、非効率な特徴表現、予測精度の低下、一般化性の低下によって妨げられている。 ここでは, イオン化可能な脂質表現に基づく透過効率予測のための堅牢なMLフレームワークであるLANTERN(Lipid nANo Particle Transfection efficiency pRedictioN)を提案する。 我々は、トランスフェクション予測のために開発された以前に公開されたモデルであるAGILEに対して、さまざまなMLモデルをベンチマークした。 以上の結果から,より単純なモデルと化学的に有意な特徴,特に数ベースのMorganの指紋を組み合わせることで,AGILEのような内部的に学習された埋め込みに依存する複雑なモデルよりも優れていることがわかった。 また,モーガン指紋とエキスパートディスクリプタの組み合わせでトレーニングした多層パーセプトロン (\text{R}^2$ = 0.8161, r = 0.9053) がAGILE (\text{R}^2$ = 0.2655, r = 0.5488) をはるかに上回っていることを示す。 LANTERN のモデルでは,複数の評価指標に対して高い性能を示す。 したがって、LANTERNはLNPトランスフェクション予測のための堅牢なベンチマークフレームワークを提供し、脂質ベースのRNAデリバリーシステム設計を加速するための貴重なツールとして機能する。

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