化合物-タンパク質の相互作用予測モデルに対して、化合物の物性予測を補助タスクとして加えたマルチビュー学習の枠組みを実装し、物性タスクの補助学習が相互作用予測の正則化として機能する傾向を確認しました。あわせて化合物の入力表現を配列言語モデル・グラフニューラルネットワーク・分子記述子の3種に拡張することで、各融合手法・入力エンコーダの組み合わせによる性能差を定量的に評価しました。
課題と対応
課題
- 化合物の特徴表現を単一エンコーダに依存しない多面的な構成に拡張する必要があった
- 物性予測と相互作用予測を同時に学習するマルチビュー・マルチタスク構成の実装と評価が求められていた
対応
- 配列言語モデル・グラフニューラルネットワーク・分子記述子の3種の化合物エンコーダを実装した
- 物性予測ビューと相互作用予測ビューを共有表現から分岐するマルチビューアーキテクチャを構築した
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 国立大学研究機関様 |
|---|---|
| カテゴリ | |
| キーワード |
AI・データ・サービスへの
ご相談はいつでも承ります
ご相談はいつでも承ります
