論文の概要: ATTNSOM: Learning Cross-Isoform Attention for Cytochrome P450 Site-of-Metabolism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20891v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 05:59:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.356519
• Title: ATTNSOM: Learning Cross-Isoform Attention for Cytochrome P450 Site-of-Metabolism
• Title（参考訳）: ATTNSOM:Cytochrome P450 Site-of-Metabolismのための異型学習
• Authors: Hajung Kim, Eunha Lee, Sohyun Chung, Jueon Park, Seungheun Baek, Jaewoo Kang,
• Abstract要約: 原子レベルのサイト・オブ・メタボリズム予測フレームワークであるATTNを提案する。 内在的な分子反応性を異方性関係と統合する。 このモデルは、サイト・オブ・メタボリズムラベルを持つ2つのベンチマークデータセットで原子分解能で評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.60742753122634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying metabolic sites where cytochrome P450 enzymes metabolize small-molecule drugs is essential for drug discovery. Although existing computational approaches have been proposed for site-of-metabolism prediction, they typically ignore cytochrome P450 isoform identity or model isoforms independently, thereby failing to fully capture inherent cross-isoform metabolic patterns. In addition, prior evaluations often rely on top-k metrics, where false positive atoms may be included among the top predictions, underscoring the need for complementary metrics that more directly assess binary atom-level discrimination under severe class imbalance. We propose ATTNSOM, an atom-level site-of-metabolism prediction framework that integrates intrinsic molecular reactivity with cross-isoform relationships. The model combines a shared graph encoder, molecule-conditioned atom representations, and a cross-attention mechanism to capture correlated metabolic patterns across cytochrome P450 isoforms. The model is evaluated on two benchmark datasets annotated with site-of-metabolism labels at atom resolution. Across these benchmarks, the model achieves consistently strong top-k performance across multiple cytochrome P450 isoforms. Relative to ablated variants, the model yields higher Matthews correlation coefficient, indicating improved discrimination of true metabolic sites. These results support the importance of explicitly modeling cross-isoform relationships for site-of-metabolism prediction. The code and datasets are available at https://github.com/dmis-lab/ATTNSOM.
• Abstract（参考訳）: シトクロムP450酵素が小分子の薬物を代謝する代謝部位を同定することは、薬物発見に不可欠である。 既存の計算手法はサイト・オブ・メタボリズムの予測に提案されているが、シトクロムP450アイソフォームやモデルアイソフォームを独立に無視することで、固有の異型代謝パターンを完全に捉えることができない。 さらに、事前評価は、しばしばトップkの指標に依存しており、偽陽性原子が上位の予測に含まれる可能性があるため、重度のクラス不均衡の下で二項原子レベルの識別をより直接的に評価する相補的な指標の必要性が強調されている。 ATTNSOMは、内在性分子反応性と異方性の関係を統合する原子レベルのメタボリズム予測フレームワークである。 このモデルでは、共有グラフエンコーダ、分子条件原子表現、シトクロムP450アイソフォーム間の相関代謝パターンを捕捉するクロスアテンション機構を組み合わせている。 このモデルは、原子分解能のサイト・オブ・メタボリズムラベルで注釈付けされた2つのベンチマークデータセットで評価される。 これらのベンチマーク全体で、このモデルは複数のシトクロムP450アイソフォームに対して一貫して強いトップk性能を達成する。 緩和された変種とは対照的に、モデルはより高いマシューズ相関係数をもたらし、真の代謝部位の識別が改善したことを示す。 これらの結果は,異型関係を明示的にモデル化することの重要性を裏付けるものである。 コードとデータセットはhttps://github.com/dmis-lab/ATTNSOM.comで公開されている。

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