新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有望加速藥物設(shè)計(jì)

這種被研究團(tuán)隊(duì)稱為“轉(zhuǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)”(TML)的新方法在解決科學(xué)問(wèn)題(包括藥物設(shè)計(jì))的三個(gè)領(lǐng)域比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)做出了更好的預(yù)測(cè)。

“在藥物設(shè)計(jì)中，我們發(fā)現(xiàn) TML 提供了對(duì)藥物靶標(biāo)特異性、藥物之間的關(guān)系以及靶蛋白之間關(guān)系的洞察，”作者寫(xiě)道，由約翰摩爾斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)學(xué)院的 Ivan Olier 領(lǐng)導(dǎo)。英國(guó)

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與 TML

傳統(tǒng)的監(jiān)督 ML 算法在標(biāo)記示例(例如，不同動(dòng)物的標(biāo)記照片)上進(jìn)行訓(xùn)練，從中學(xué)習(xí)識(shí)別內(nèi)在特征(例如，“毛茸茸”和“小”)。相反，TML 依賴于來(lái)自在其他相關(guān)任務(wù)上訓(xùn)練的 ML 模型的預(yù)測(cè)的外在特征。

例如，要訓(xùn)練一個(gè) TML 模型來(lái)識(shí)別所有已知的動(dòng)物物種，并且預(yù)計(jì)會(huì)添加新的動(dòng)物物種，首先要對(duì)已知物種(例如貓、兔子和驢)應(yīng)用現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型。這些模型的輸出將生成新的外在特征，例如“貓性”、“兔子性”和“驢性”，然后將用于訓(xùn)練元級(jí) ML 模型以使用此級(jí)別的表示進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法使 TML 模型能夠捕獲最初未編碼的動(dòng)物的屬性，例如可愛(ài)(貓和兔子共有)和頭部側(cè)面有眼睛(兔子和驢共有)。

“典型的 ML 系統(tǒng)在學(xué)習(xí)識(shí)別一種新型動(dòng)物時(shí)必須從頭開(kāi)始——比如小貓——TML 可以利用與現(xiàn)有動(dòng)物的相似性：小貓像兔子一樣可愛(ài)，但沒(méi)有像兔子那樣長(zhǎng)的耳朵兔子和驢，”領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究的劍橋化學(xué)工程和生物技術(shù)系教授羅斯金在一份聲明中說(shuō)。“這使得 TML 成為一種更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。”

藥物發(fā)現(xiàn)的承諾

研究人員表示，TML 在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域顯示出特別的前景。典型的 ML 方法將根據(jù)分子形狀和結(jié)構(gòu)等內(nèi)在特征來(lái)搜索藥物分子，而 TML 通過(guò)檢查其他 ML 模型傳達(dá)的有關(guān)特定分子的信息來(lái)加快該過(guò)程。

該論文包括一個(gè)使用 TML 預(yù)測(cè)定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系 (QSAR) 的案例研究，這是早期藥物發(fā)現(xiàn)的一個(gè)常見(jiàn)步驟。給定一個(gè)目標(biāo)(通常是一個(gè)蛋白質(zhì))和一組具有相關(guān)活動(dòng)(例如，抑制目標(biāo)蛋白質(zhì))的化合物(小分子)，QSAR 任務(wù)是學(xué)習(xí)從分子表示到活動(dòng)的預(yù)測(cè)映射。在 TML 方法中，基于內(nèi)在描述符的標(biāo)準(zhǔn) ML 方法首先應(yīng)用于現(xiàn)有的 QSAR 預(yù)測(cè)任務(wù)，然后將其輸出用作可應(yīng)用于新 QSAR 任務(wù)的新 TML 模型的外在特征。

為了評(píng)估 QSAR 學(xué)習(xí)中的 TML 方法，研究人員使用 1,024 位分子指紋表示作為內(nèi)在特征，針對(duì) 2,219 個(gè) QSAR 問(wèn)題訓(xùn)練了各種 ML 方法。然后，他們使用之前學(xué)習(xí)的 ML 模型預(yù)測(cè)的復(fù)合活動(dòng)作為 TML QSAR 模型的外在屬性。

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