提案手法であるMPDFモデルを応用することで、DELスクリーニングの結果を解釈し、新規医薬品候補化合物の発見につなげることは十分に可能です。以下の理由から、その実現が期待されます。
高精度なデータ解析: MPDFモデルは、マルチモーダルな事前学習と多スケールの情報統合を通じて、化合物の特徴を豊かに抽出します。これにより、スクリーニング結果から高親和性の化合物を正確に特定することが可能になります。
雑音除去能力: 提案手法は、DELデータの雑音を効果的に除去する能力を持っています。これにより、実験データの信頼性が向上し、真のバインダーを見つける確率が高まります。
新規化合物の発見: MPDFモデルは、化合物の多様な特徴を学習するため、新規の医薬品候補化合物を発見する際に、従来の手法では見逃されがちな潜在的なバインダーを特定することができます。
データ駆動型のアプローチ: 機械学習に基づくアプローチは、従来の数学的手法に比べて、複雑なデータパターンを捉える能力が高いため、より効果的な医薬品候補の選定が可能です。
これらの要素により、MPDFモデルを用いることで、DELスクリーニングの結果をより深く解釈し、新規医薬品候補化合物の発見につなげることが期待されます。