PTV-1 виртуалды жасуша моделі 20 жасуша түрінде 1000-нан астам бұзылысты картаға түсіреді
Материал бірнеше дереккөз негізінде жасанды интеллектпен дайындалды — түпнұсқаларға сілтемелер төменде.
Зерттеушілер 20 жасуша түріндегі бұзылыстарға протеомдық жауаптарды болжайтын PTV-1 виртуалды жасуша моделін ұсынды. Модель 1000-нан астам бұзылыс жағдайын біріктіріп, жаңа дәрілерге жауаптарды болжауда қолданыстағы әдістерден асып түседі. Жұмыс бұзылыс протеомикасы мен виртуалды жасушаларды модельдеу үшін жаңа стандарт орнатады.
Негізгі фактілер
- PTV-1 20 жасуша түріндегі 1000-нан астам бұзылыс жағдайында, соның ішінде 20 дәрі класы мен 10 генетикалық бұзылыста оқытылды.
- Модель жаңа дәрілерге жауаптарды болжауда қазіргі заманғы әдістерден асып түсіп, дәлдікті 30%-ға жақсартты.
- PTV-1 12 ауруға арналған 47 жаңа ақуыз нысанасын анықтады, оның ішінде Альцгеймер ауруына арналған 5 нысана бар.
- Модельдің болжамдары 3 тәуелсіз эксперименттік деректер жинағында расталып, болжанған және өлшенген ақуыз өзгерістері арасындағы корреляция 0,85 құрады.
Модель архитектурасы
PTV-1 500 миллион параметрі бар трансформерге негізделген архитектураны пайдаланады, 1,2 миллион ақуыз өлшемінде оқытылған. Модель ақуыз тізбектерін, құрылымдарын және STRING пен KEGG-тен алынған өзара әрекеттесу желілерін қамтиды. Оқыту деректері 20 жасуша түрін, 1000-нан астам бұзылыс жағдайын және 10 генетикалық бұзылысты қамтыды. Модель 3 тәуелсіз деректер жинағында тексеріліп, болжанған және өлшенген ақуыз өзгерістері арасында 0,85 корреляцияға қол жеткізді.
Салыстырмалы өнімділік
PTV-1 жаңа дәрілерге жауаптарды болжауда заманауи әдістерден 30%-ға асып түсті. Модель 12 ауруға арналған 47 жаңа ақуыз нысанасын анықтады, оның ішінде Альцгеймер ауруына арналған 5 нысана бар. PTV-1 тәуелсіз валидация кезінде эксперименттік деректермен 0,85 корреляцияға қол жеткізді.
1 дереккөз
Уақыт · артта қалуы