El Fin Del Conocimiento - Bóveda 6/72 - CVPR - 2022 - Resolviendo los Problemas Correctos: Haciendo Relevantes los Modelos de ML para la Salud y las Ciencias de la Vida

graph LR classDef prediction fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef challenges fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef solutions fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef collaboration fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px A["Resolviendo los Problemas
Correctos: Haciendo Relevantes
los Modelos de ML para la
Salud y las Ciencias de la Vida"] --> B["Predicción
Molecular"] A --> C["Desafíos
en ML"] A --> D["Soluciones
Innovadoras"] A --> E["Colaboración
y
Contexto"] B --> B1["Crucial para
el descubrimiento
de fármacos. 1"] B --> B2["Mejora limitada
en el dominio
molecular. 2"] B --> B3["Divisiones de andamiaje,
divisiones temporales más
realistas. 3"] B --> B4["Los humanos no pueden
validar razonamientos
complejos. 4"] B --> B5["Abstenerse cuando
las predicciones
no son seguras. 5"] B --> B6["Predice ubicaciones de
unión molécula-proteína.
6"] C --> C1["Ruido en los datos: desafío
significativo en ciencias
de la vida. 13"] C --> C2["Revela limitaciones
del modelo. 12"] C --> C3["No captura el
contexto biológico.
15"] C --> C4["Precaución en la evaluación:
las metodologías afectan
el rendimiento. 22"] C --> C5["Desafíos de modelado:
moléculas, interacciones
proteína-ligando. 24"] C --> C6["Escenarios de generalización:
consideración de
aplicación. 29"] D --> D1["Restringe longitudes
y ángulos
de enlace. 8"] D --> D2["1,200 veces más rápido
con
precisión. 9"] D --> D3["Mejora las predicciones
de sinergia.
11"] D --> D4["Usa redes de fármaco-objetivo-enfermedad.
14"] D --> D5["Potencial de IA
y
desafíos. 17"] D --> D6["Evaluación estandarizada:
necesaria en
ML. 18"] E --> E1["Necesaria entre ML,
química,
biología. 25"] E --> E2["Mejora el rendimiento
del modelo,
interpretabilidad. 21"] E --> E3["Los modelos necesitan
contexto biológico.
26"] E --> E4["Cribado rápido
de bibliotecas
químicas. 27"] E --> E5["Desafío de datos incompletos
y sesgados.
28"] E --> E6["Enfoque en tareas
biológicamente
relevantes. 16"] class A,B,B1,B2,B3,B4,B5,B6 prediction class C,C1,C2,C3,C4,C5,C6 challenges class D,D1,D2,D3,D4,D5,D6 solutions class E,E1,E2,E3,E4,E5,E6 collaboration

Resumen:

1.- La predicción de propiedades moleculares es crucial para el descubrimiento de fármacos, pero los enfoques actuales a menudo se centran demasiado en algoritmos de grafos sin considerar un contexto biológico más amplio.

2.- El preentrenamiento de modelos moleculares no ha mostrado el mismo nivel de mejora que en PLN, a pesar de numerosos intentos y enfoques creativos.

3.- La generalización en el modelado molecular es desafiante, siendo las divisiones de andamiaje y las divisiones temporales más realistas que las divisiones aleatorias para evaluar el rendimiento del modelo.

4.- La interpretabilidad en la IA para la salud puede no ser siempre útil, especialmente cuando los humanos no pueden validar el razonamiento del modelo para predicciones complejas.

5.- Los modelos deben tener la capacidad de abstenerse de hacer predicciones cuando no están seguros, particularmente en escenarios fuera de distribución.

6.- El artículo de EquiBind aborda la tarea de predecir dónde se unen pequeñas moléculas a proteínas, crucial para entender las interacciones de fármacos.

7.- EquiBind utiliza redes neuronales de grafos y mecanismos de atención para predecir ubicaciones de unión y conformaciones moleculares en un solo paso.

8.- EquiBind incorpora conocimiento químico al restringir longitudes y ángulos de enlace durante la predicción, mejorando la plausibilidad física de los resultados.

9.- EquiBind es 1,200 veces más rápido que los métodos existentes mientras mantiene una precisión comparable, permitiendo aplicaciones de descubrimiento de fármacos a gran escala.

10.- Las combinaciones sinérgicas de fármacos pueden ser más efectivas que los fármacos individuales, pero predecir la sinergia requiere comprender las interacciones de proteínas objetivo.

11.- Incorporar información de proteínas objetivo en representaciones moleculares puede mejorar la precisión de predicción para combinaciones sinérgicas de fármacos.

12.- Los métodos automatizados para crear divisiones de entrenamiento-prueba desafiantes pueden revelar limitaciones en los modelos actuales y guiar futuras mejoras.

13.- El ruido en los datos experimentales es un desafío significativo en la investigación de ciencias de la vida, requiriendo métodos robustos para la limpieza de datos y la cuantificación de incertidumbre.

14.- La reutilización de fármacos utiliza redes de fármaco-objetivo-enfermedad para identificar posibles nuevos usos para fármacos existentes, pero la consideración cuidadosa de la generalización es crucial.

15.- La racionalización en química a menudo no captura el contexto biológico completo necesario para entender el comportamiento y los efectos moleculares.

16.- La importancia de resolver los problemas correctos en el descubrimiento computacional de fármacos, centrándose en tareas biológicamente relevantes en lugar de solo mejorar algoritmos de grafos.

17.- La predicción del riesgo de cáncer de mama a partir de mamografías demuestra el potencial de la IA en la salud, pero también destaca desafíos en interpretabilidad y disponibilidad de datos.

18.- La necesidad de metodologías de evaluación estandarizadas y puntos de referencia en el aprendizaje automático molecular para permitir comparaciones justas entre diferentes enfoques.

19.- El potencial de combinar múltiples modalidades de datos (por ejemplo, imágenes, genética) para mejorar modelos predictivos en aplicaciones de salud.

20.- El desafío de generalizar a nuevas áreas del espacio químico en el descubrimiento de fármacos, requiriendo una consideración cuidadosa de la evaluación y las estrategias de implementación del modelo.

21.- La importancia de incorporar conocimiento del dominio de la química y la biología en modelos de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento y la interpretabilidad.

22.- La necesidad de precaución al interpretar resultados publicados, ya que diferentes metodologías de evaluación pueden llevar a rendimientos reportados significativamente diferentes.

23.- El potencial de métodos de predicción de un solo paso como EquiBind para acelerar dramáticamente las canalizaciones de descubrimiento computacional de fármacos.

24.- El desafío de modelar moléculas flexibles e interacciones proteína-ligando, requiriendo diseños arquitectónicos novedosos y funciones de pérdida.

25.- La importancia de la colaboración entre investigadores de aprendizaje automático y expertos en química y biología para abordar problemas relevantes.

26.- La necesidad de modelos que puedan razonar sobre un contexto biológico más amplio, incluidos procesos metabólicos e interacciones proteína-proteína.

27.- El potencial del aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento de fármacos al permitir el cribado rápido de grandes bibliotecas químicas.

28.- El desafío de tratar con datos altamente incompletos y sesgados en gráficos de conocimiento biológico utilizados para tareas como la reutilización de fármacos.

29.- La importancia de considerar la aplicación prevista al diseñar escenarios de generalización y metodologías de evaluación.

30.- La necesidad continua de innovación en el aprendizaje de representaciones moleculares para capturar información química y biológica relevante para tareas posteriores.

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