論文の概要: A Triple-Modal Contrastive Learning Framework with Sequence, Graph, and 3D Features for Drug-Target Interaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29926v1
• Date: Thu, 28 May 2026 13:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.354407
• Title: A Triple-Modal Contrastive Learning Framework with Sequence, Graph, and 3D Features for Drug-Target Interaction Prediction
• Title（参考訳）: 薬物・標的相互作用予測のためのシーケンス, グラフ, 3次元特徴を有する3つのモーダル・コントラスト学習フレームワーク
• Abstract要約: TriMod-DTIは3重モードのコントラスト学習フレームワークで、1D配列、2Dグラフ、薬物やタンパク質の3D構造を組み込む。 3つのベンチマークデータセットの実験は、TriMod-DTIが最先端の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.517207590295587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of drug-target interactions (DTI) is critical for drug discovery. Existing methods often rely on single-modal representations (e.g., sequences or graphs) or combine only two modalities, overlooking 3D structural features. To address this challenge, we propose TriMod-DTI, a triple-modal contrastive learning framework that incorporates 1D sequences, 2D graphs, and 3D structures of drugs and proteins, obtaining the universal and complementary feature representations for DTI prediction. We design a Feature Extractor to capture drug and target features across the three modalities, thereby enriching their representations. We further propose a triple-modal contrastive learning strategy to align different modal representations of the same drug or protein in the latent space. By constructing cross-modal positive and negative sample pairs, this approach enhances the model's discriminative ability. Experiments on three benchmark datasets demonstrate that TriMod-DTI outperforms state-of-the-art methods. The ablation studies validate the contributions of each modality. Moreover, case studies highlight its practical potential for DTI prediction and drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 薬物-標的相互作用(DTI)の正確な予測は、薬物発見に重要である。 既存の手法は、単一のモーダル表現(例えば、シーケンスやグラフ)に頼り、あるいは2つのモーダルのみを組み合わせ、3次元構造的特徴を見渡す。 この課題に対処するために、DTI予測のための普遍的かつ補完的な特徴表現を得るために、1Dシーケンス、2Dグラフ、および薬物およびタンパク質の3D構造を組み込んだ3つのモードのコントラスト学習フレームワークであるTriMod-DTIを提案する。 我々は,3つのモダリティにまたがる薬物や標的の特徴を捉える機能エクストラクタを設計し,その表現を豊かにする。 さらに, 潜在空間における同一の薬物やタンパク質の異なるモーダル表現を整合させる3つのモーダルコントラスト学習戦略を提案する。 クロスモーダルな正と負のサンプルペアを構築することにより、このアプローチはモデルの識別能力を高める。 3つのベンチマークデータセットの実験は、TriMod-DTIが最先端の手法より優れていることを示した。 アブレーション研究は、各モダリティの寄与を検証する。 さらに、ケーススタディでは、DTI予測と薬物発見の実用的な可能性を強調している。

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