Kimyasalların gen düzenleyici etkilerinin tahmini için transfer öğrenimi

Kemogenomik, ilaç tasarımına ve taramaya yardımcı olmak amacıyla biyolojik hedeflerin kimyasal bileşiklere genomik ve/veya proteomik reaksiyonunun incelenmesidir. Kemogenomikteki birçok zorluktan biri, gerçek yaşam deney verilerine bağımlılıktan kaynaklanmaktadır; farklı kimyasal bileşiklerin ve ilaç hedeflerinin kombinasyonu, gerçekçi olmayan sayıda olası deney yaratır ve bu da belirli kimyasallara ve hedeflere yönelik önyargılı veri kümeleriyle sonuçlanmaktadır. Yapay öğrenmedeki son gelişmeler, bu veri kümelerinin sınırlarını kolayca zorlayan güçlü modellerin aşırı doygunluğuyla sonuçlanmıştır. Bu yatkınlıkların etkilerini nötrlemek için, benzer problemlerden bilgi edinme yöntemi olan transfer öğrenmeyi kullanmaktayız. Kemogenomik veri setlerindeki en önemli yanlılık, ilaç hedeflerine yönelik olandır. Bazı hücre dizilerinin erişebilirliği ve önemi, bu deneyler için bir ilaç hedefi olarak kullanılma şansını büyük ölçüde artırırken, diğerlerinin yapay öğrenme modellerini eğitmek için ancak yeterli verisi vardır. Derin Bileşik Profil Oluşturucu (DeepCOP) üzerinde yapılan çalışmayı temel olarak kullanırken, transfer öğreniminin, çeşitli ilaç hedeflerinin eğitilebilirliğini büyük ölçüde artırdığını deneysel olarak göstermekteyiz. Deneyler için kullanılan model yapısı değiştirilmemiştir. DeepCOP'da kullanılan veri bölme yöntemine ek olarak iki yöntem daha eklenmiştir. Deneylerimiz transfer öğrenmenin basit yöntemlerinden biri olan parametre tabanlı transfer öğrenimine odaklanırken, ROC eğrisi altında kalan alan puanlarında \%22,81'e varan ve ortalama \%9,00 iyileşme göstermiştir; bununla birlikte hiperparametre optimizasyonu uygulandığı ve transfer kaynağı olarak doğru hücre hattı seçildiğinde bu iyileşmelerin arttırılabileceğine yönelik potansiyel göstermiştir.