Molekül kelimeleriyle zenginleştirilmiş ağ çizgesi yaklaşımlı ilaç-protein etkileşimi tahmini

İlaç-protein etkileşimi tahmini için yapılan fiziksel deneyler pahalı olduğundan ve önemli ölçüde zaman gerektirdiğinden hesaplamalı yöntemler deneylerin ön aşamaları için alternatif olabilir ve araştırmanın gidişatına kılavuzluk edebilirler. Son zamanlarda moleküllerin temsilini bulmak için doğal dil işleme yöntemlerinin kullanılması yaygınlaştı ve bu yöntemlerle başarılı sonuçlar elde edildi. Biz bu çalışmada protein ve ligantların doğal diller gibi kendilerine özgü dillerinin olduğunu varsayıp, kelime olarak adlandırdığımız küçük anlamlı parçalarının da olduğunu öne sürüyoruz. Protein ve ligantların kelimelerini bir alt kelime belirleme yöntemi yardımıyla protein ve ligantların tek boyutlu dizilimlerini kullanarak elde ediyoruz. Girdiyi heterojen ağ çizgesi olarak gösterip, ağ çizgesindeki dört farklı çeşite (protein, ligant, protein kelimesi, ligant kelimesi düğümleri) sahip her düğümün temsilini öğreniyoruz. Protein ve ligantlar arasındaki bağlanma kuvvetini tahmin etmek için öğrendiğimiz temsilleri tahmin modeline besliyoruz. Sonuç olarak, bilinmeyen protein ve/veya ligantların temsilleri için onların kelimelerinin temsillerinin kullanılmasının, kelimelerin kullanılmadığı duruma göre daha iyi sonuçlar verdiğini gösteriyoruz. Yeni moleküllerin temsillerini öğrenmek için girdi ağ çizgesini tekrar eğitmediğimizden, önceden eğitilmiş kelime temsillerinin daha önce görülmemiş moleküller için kullanılması hesaplama karmaşıklığı açısından da verimlidir.