[論文レビュー] Leveraging Biomolecule and Natural Language through Multi-Modal Learning: A Survey

Qizhi Pei, Zhou, Zhimeng+7 more|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2024

Machine Learning in Bioinformatics被引用数 5

ひとこと要約

クロス生体分子-言語モデリングの包括的な調査で、表現、学習フレームワーク、タスク、データセット、将来の方向性を詳述する。

ABSTRACT

The integration of biomolecular modeling with natural language (BL) has emerged as a promising interdisciplinary area at the intersection of artificial intelligence, chemistry and biology. This approach leverages the rich, multifaceted descriptions of biomolecules contained within textual data sources to enhance our fundamental understanding and enable downstream computational tasks such as biomolecule property prediction. The fusion of the nuanced narratives expressed through natural language with the structural and functional specifics of biomolecules described via various molecular modeling techniques opens new avenues for comprehensively representing and analyzing biomolecules. By incorporating the contextual language data that surrounds biomolecules into their modeling, BL aims to capture a holistic view encompassing both the symbolic qualities conveyed through language as well as quantitative structural characteristics. In this review, we provide an extensive analysis of recent advancements achieved through cross modeling of biomolecules and natural language. (1) We begin by outlining the technical representations of biomolecules employed, including sequences, 2D graphs, and 3D structures. (2) We then examine in depth the rationale and key objectives underlying effective multi-modal integration of language and molecular data sources. (3) We subsequently survey the practical applications enabled to date in this developing research area. (4) We also compile and summarize the available resources and datasets to facilitate future work. (5) Looking ahead, we identify several promising research directions worthy of further exploration and investment to continue advancing the field. The related resources and contents are updating in https://github.com/QizhiPei/Awesome-Biomolecule-Language-Cross-Modeling.

研究の動機と目的

• 生体分子表現（1D配列、2Dグラフ、3D構造）とBLモデリングにおけるそれらの役割を調査する。
• 言語と生体分子を統合する際の根拠、目標、コアとなる学習フレームワークを検討する。
• 特性予測、生成、検索における現在の応用を整理する。
• 将来の研究を加速させるための利用可能なリソース、データセット、ベンチマークを要約する。
• BL研究を進展させるための未解決の課題と有望な方向性を特定する。

提案手法

• 配列、グラフ、構造を含む生体分子表現を分類・分析する。
• GPTベースの事前学習やマルチストリームアーキテクチャなどの機械学習フレームワークを調査する。
• BLの表現学習戦略、学習タスク、学習目的を論じる。
• 予測、生成、情報検索における実用的な応用をレビューする。
• データセット、モデル、ベンチマークをまとめ、今後の研究方向を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クロスモーダルBLモデリングで広く用いられている生体分子表現は何か？
• RQ2 言語と生体分子データを効果的に統合する学習フレームワークと表現戦略は何か？
• RQ3 BLモデルを通じてどのような応用が示され、性能傾向はどうか？
• RQ4 BL研究を現在支援する資源、データセット、ベンチマークは何か？
• RQ5 今後のBL研究の主な課題と有望な方向性は何か？

主な発見

• クロスモーダルBLモデリングは、テキスト、分子、タンパク質データを結合して、下流タスクのためのより豊かな表現を作成する。
• MolT5やBioT5のような基盤モデルは、分子とテキスト間の高い検索・生成能力を示す。
• アーキテクチャはエンコーダ専用、デコーダ専用、エンコーダ-デコーダ、デュアル/マルチストリーム設計を包含し、PaLM-E風のフレームワークも含む。
• BL研究を加速するデータセット、モデル、ベンチマーク資源が増えつつある（例：公開リソースと引用されたGitHubリポジトリの内容が更新されている）。
• 指示追従とエージェント/アシスタントのパラダイムにより、ゼロショットタスクと大規模言語モデルを用いた対話的な生体分子知識検索が可能になる。
• 本調査は解釈性や一般化などの未解決の課題を強調し、BL研究の今後の方向性を概説する。