Multi-view biomedical foundation models for molecule-target and property prediction
Created by
Haebom
저자
Parthasarathy Suryanarayanan, Yunguang Qiu, Shreyans Sethi, Diwakar Mahajan, Hongyang Li, Yuxin Yang, Elif Eyigoz, Aldo Guzman Saenz, Daniel E. Platt, Timothy H. Rumbell, Kenney Ng, Sanjoy Dey, Myson Burch, Bum Chul Kwon, Pablo Meyer, Feixiong Cheng, Jianying Hu, Joseph A. Morrone
개요
본 논문은 바이오 의학 연구에서 기초 모델 개발에 필수적인 고품질 분자 표현에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 연구는 단일 표현이나 분자 관점에 집중했지만, MMELON(Multi-view Molecular Embedding with Late Fusion)은 그래프, 이미지, 텍스트를 통합하는 다중 관점 기반 모델을 제시합니다. 각 단일 관점 모델은 최대 2억 개의 분자 데이터셋으로 사전 훈련되며, 다중 관점 모델은 최고 성능의 단일 관점 모델과 유사한 성능을 보입니다. 분자 용해도, ADME 특성, G 단백질 연결 수용체(GPCR) 활성 등 120개 이상의 과제에 대해 검증되었으며, 알츠하이머병과 관련된 33개의 GPCR을 식별하고 다중 관점 모델을 사용하여 화합물 스크리닝에서 강력한 결합제를 선택하여 구조 기반 모델링 및 주요 결합 모티프 확인을 통해 검증했습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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다중 관점(그래프, 이미지, 텍스트)을 통합하여 단일 관점 모델보다 강건한 성능을 보이는 분자 표현 기반 모델을 제시.
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2억 개 이상의 분자 데이터셋을 활용한 사전 훈련으로 다양한 바이오 의학 과제에 적용 가능성을 입증.
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알츠하이머병 관련 GPCR에 대한 약물 발견에 활용 가능성을 제시하고, 구조 기반 모델링으로 검증.
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추가적인 표현 방식 확장이 용이한 구조를 가짐.
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한계점:
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본 논문에서 제시된 다중 관점 모델의 성능이 최고 성능의 단일 관점 모델과 유사한 수준이라는 점은 명확한 개선으로 보기 어려울 수 있음. 더욱 뚜렷한 성능 향상을 보이는 추가적인 연구가 필요함.
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특정한 데이터셋과 과제에 대한 성능 검증 결과이므로, 다른 데이터셋이나 과제에 대한 일반화 성능은 추가 연구를 통해 검증되어야 함.
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사용된 2억개의 분자 데이터셋의 구체적인 구성 및 특징에 대한 자세한 정보가 부족하여, 재현성 및 일반화 가능성에 대한 검토가 필요함.
