相互アテンションニューラルネットワークによる糖タンパク質と薬剤のインタラクション解析

抄録

医薬データ等の増加に伴って創薬分野における機械学習を用いた研究が盛んに行われている．特にタンパク質と薬剤のインタラクションを予測することやインタラクション部位を解析することは新薬開発において有用である．本研究では，タンパク質に付いている糖鎖に着目し，薬剤と糖タンパク質のインタラクション予測において，薬剤情報，アミノ酸配列情報，糖鎖情報の3つの組み合わせを入力とする相互アテンションニューラルネットワークを構築した．提案モデルは，入力として受け取った情報からそれぞれのエンコーダーを介して特徴ベクトルを抽出し，それらを連結したのちにインタラクションの有無の判別を行う．モデルの構造は糖鎖が糖タンパク質と薬剤の反応を仲介するプロセスを表現しており，糖鎖と薬剤のアテンションをとったのちに薬剤とアミノ酸配列のアテンションをとる．予測の過程で得られた2つのアテンションを解析することにより，インタラクションにおける糖タンパク質と薬剤の関係を糖鎖と薬剤，薬剤とアミノ酸配列という2つの側面から分析する．