text: 湖南大学曾湘祥团队NMI论文：使用自监督图像学习的分子预训练框架
  分子表征指的是将化合物编码为能够被计算机理解和处理的数字表示形式的过程。这些表示形式通常是向量，其中每个维度代表化合物的某个特征，例如化学键、电荷和构型等。对于当前在药学领域应用广泛的AI算法来说，这是一个值得研究的技术细节，选择合适的表征方式对于算法的准确性和效率至关重要。传统的化合物表征方式有分子指纹和分子描述符，这些方法不仅需要专业的化学知识参与定义，而且提取出的信息是低维且稀疏的，不利于算法学习；另一类新发展的方法是使用一维的SMILES序列或二维图(顶点和边)来编码分子，从效果来看，这类方法在提取分子有效信息的能力方面也仍然是有限的。
  针对这一问题，来自中国湖南大学的曾湘祥教授团队开发了一个基于自监督图像处理的预训练深度学习框架--ImageMol。该框架借鉴了计算机视觉领域最新的发展成果，可以从大规模无标签的分子图像中自主学习分子特征提取方式，模拟了人类从分子图像中学习和理解化学知识的过程。测试表明，ImageMol在分子性质和靶点预测等下游任务中性能优异。相关研究成果近期发表在Nature Machine Intelligence期刊上[1]。
  为了训练ImageMol，研究者从PubChem数据库中搜集了一千万条类药分子数据。在使用RDKit将它们转换为规格统一的分子图像之后，通过残差网络ResNet18为图像进行编码。考虑到分子表征的一致性、相关性与合理性原则，研究者设计了五种预训练策略用于优化编码器提取的潜在特征(图-1) 。具体而言，一致性意味着编码器需要能够为不同图像中的相同化学官能团提供一致的语义表示，例如-OH，=O和苯环等；相关性意味着经过数据扩增(局部遮蔽、图像打乱)后的分子图像，需要在编码器中与原结构具有相似的特征表示；合理性则意味着编码器能理解正常的化学分子，过滤不符合化学常识的分子结构。在预训练完成以后，可以将不同类型的下游任务数据引入ImageMol进行微调，从而进一步提高具体任务中的模型性能。
  研究者首先评估了ImageMol在八种药物发现的基准数据集上的性能，这些任务类型多种多样，包含分子的物理化学性质预测、代谢属性与毒性预测、靶标预测等重要任务。在数据集划分方面，采用了基于骨架的三种方式，可以确保训练集与测试集的分子结构差别较大，充分检验模型的鲁棒性与泛化能力。测试结果显示，与同样基于分子图像的表征算法Chemception, ADMET-CNN和QSAR-CNN相比，ImageMol预测准确度更好，例如在HIV活性分子与Tox21毒性预测任务中，ImageMol获得了更高的AUC值(0.814与0.826，图-2a)。对于五类分子代谢酶的预测任务，ImageMol的预测表现也是最好的(AUC从0.799到0.893，图-2b)，表明ImageMol的预训练策略能够让其从分子图像中提取到更有效的生物信息。为了进一步比较，研究者还引入了其他三种类型的分子表征方法，如基于分子指纹的AttentiveFP，基于序列的TF_Robust和基于图的N-GRAM算法。从结果来看，无论是对于分类任务的AUC指标还是回归任务的RMSE指标，ImageMol的综合表现最佳，仅在亲脂性预测任务中略微落后于基于图的表征方式。
  由于SARS-CoV-2病毒引发的全球新冠大流行仍在持续，ImageMol也在新冠相关的数据集上进行了性能测试。首先，对于13个SARS-CoV-2相关的实验数据集，同样进行数据集划分，选用具有预训练过程的图神经网络算法(GNN)作为对比。结果表明，ImageMol的性能显著优于后者。例如，在ACE2酶活性相关的预测任务上，ImageMol的AUPR指标可以比GNN提高25.6%，在3CL蛋白酶抑制剂的预测任务上，ImageMol的AUC指标可以提高12.3%。接着，继续聚焦3CL抑制剂预测任务，为DrugBank收录的2501种FDA批准上市的化合物进行药物再利用预测。在ImageMol预测的前20个分子中，研究者调研发现有11种药物已经在细胞实验或临床试验中得到证实，这再次证明了ImageMol具有良好的泛化能力。
  研究者通过将计算视觉领域最新的自监督学习应用于分子特征提取任务，开发出了一个基于分子图像的深度学习预训练框架。该框架在多种药物开发相关的下游任务中表现优异，为分子表征任务提供了新范式。同时，也期待该框架后续能够整合分子的三维信息，为预测分子构象或蛋白配体结合模式等关键任务提供支持，进一步拓宽应用范围。