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AmpLyze: un modelo de aprendizaje profundo para predecir la concentración hemolítica

Created by
  • Haebom

Autor

Peng Qiu, Hanqi Feng, Meng-Chun Zhang, Barnabas Poczos

Describir

AmpLyze es un novedoso modelo que predice el valor de hemólisis eritrocitaria 50 (HC50) de los péptidos antimicrobianos (AMP) basándose únicamente en la información de la secuencia y tiene en cuenta los residuos que inducen hemotoxicidad. A diferencia de los modelos existentes que simplemente clasifican los AMP como "tóxicos" o "no tóxicos", AmpLyze predice cuantitativamente los valores reales de HC50. Combina incrustaciones de ProtT5/ESM2 a nivel de residuo con descriptores a nivel de secuencia para construir ramas locales y globales, las alinea mediante un módulo de atención cruzada y las entrena mediante una función de pérdida log-cosh. El modelo optimizado de AmpLyze alcanza un PCC de 0,756 y un MSE de 0,987, superando a los modelos de regresión existentes y a los modelos de vanguardia. Los experimentos de ablación demuestran que ambas ramas son esenciales, y la atención cruzada proporciona mejoras adicionales en el rendimiento. La atribución de gradientes esperados identifica los puntos críticos de toxicidad conocidos y sugiere sustituciones más seguras. AmpLyze acelera el diseño de AMP al convertir las evaluaciones de hemólisis en predicciones cuantitativas, basadas en secuencias e interpretables, lo que proporciona una herramienta práctica para la detección de toxicidad en etapa temprana.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentamos AmpLyze, un nuevo modelo para predecir cuantitativamente la hemólisis de glóbulos rojos (HC50) de péptidos antimicrobianos.
Se logró una mayor precisión (PCC 0,756, MSE 0,987) que los modelos existentes.
Proporciona la capacidad de identificar residuos que causan toxicidad hemolítica y sugerir sustituciones más seguras.
Proporciona una herramienta práctica útil para el diseño de AMP y la detección temprana de toxicidad.
Limitations:
Se necesita una mayor validación del rendimiento de generalización del modelo.
Se requiere una evaluación del desempeño de varios tipos de AMP.
Se necesita más investigación sobre su aplicabilidad en los procesos reales de desarrollo de fármacos.
Se necesitan más estudios para correlacionarlos con la toxicidad in vivo.
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