PALM:ESM2にドメイン・機能部位アノテーションを加え、ゼロショットのミスセンス変異評価で文献由来セットでAlphaMissenseを上回る
- PALMは配列からドメインと機能部位の有無を同時に予測し、ソフトターゲット目的関数で重なりや入れ子のアノテーションを保持する。ESM2に低ランク適応と双方向再帰エンコーダを組み合わせた構成。
- 約1500万のInterProアノテーション付き配列で学習し、学習データと同一性の低いタンパク質でも性能を維持して、ESM3のアノテーションのベースラインを上回った。
- 病原性ラベルを学習に使わずに、埋め込みの乱れでClinVarのミスセンス変異をESM2単独より良く分離し、組み合わせスコアはClinVarに含まれない文献由来セットでAlphaMissenseを上回った。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
変異効果予測器はラベルと学習シグナルが重なるためClinVarで強く見えがちで、注目すべきはClinVar外の文献由来セットの結果だ。標的チームにとってすぐ使えるのは部位レベルのアノテーションで、患者コホートで見つかったミスセンスが結合部位や触媒部位に入るかを示せる。天然変性領域の変異をどう扱うかは、要旨からは分からない。
A protein language model for domain, functional site, and variant effect prediction ↗