Resumen - Mejores prácticas para la Ingeniería de Proteínas Asistida por Aprendizaje Automático

Mejores prácticas para la Ingeniería de Proteínas Asistida por Aprendizaje Automático

2025-07-10 08:41:08

{"Fabio Herrera-Rocha","David Medina-Ortiz","Fabian Mauz","Juergen Pleiss","Mehdi D. Davari"}

{q-bio.BM}

El aprendizaje automático (ML) se está convirtiendo en una parte integral de los flujos de trabajo de ingeniería de proteínas, permitiendo la exploración eficiente de vastos espacios de secuencias y guiando los esfuerzos experimentales. Esta perspectiva detalla las mejores prácticas para desarrollar modelos de ML efectivos, confiables y reproducibles para la ingeniería de proteínas, destacando el aprendizaje supervisado e incluyendo todos los pasos necesarios desde la adquisición de datos hasta la implementación del modelo. Las directrices cubren la recopilación y preparación de datos, estrategias de representación numérica, la selección y optimización de algoritmos de ML, la prueba de rendimiento, la calidad del código y la implementación. La calidad de los datos es esencial para el éxito del ML, lo que requiere la creación de una biblioteca de variantes de proteínas etiquetadas experimentalmente y una preprocesamiento cuidadoso de los datos, incluyendo la limpieza, la normalización y la transformación. El análisis exploratorio de datos y la visualización son cruciales para entender la adecuación del conjunto de datos. Las estrategias de representación numérica para secuencias de proteínas involucran seleccionar un método adecuado, como ingeniería de características, codificación de aminoácidos o representaciones de inmersión a través de modelos preentrenados. La reducción de la dimensionalidad es esencial para simplificar el modelo sin perder precisión predictiva. La selección de algoritmos de ML requiere considerar factores como la disponibilidad de datos, la necesidad de explicabilidad y la disponibilidad de modelos preentrenados. Los modelos lineales, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las redes neuronales y los métodos de ensemble son opciones comunes. El entrenamiento del modelo y el ajuste de hiperparámetros involucran optimizar los parámetros y hiperparámetros del modelo a través de experimentación y métodos de ajuste como GridSearch, algoritmos genéticos o Optimización Bayesiana. Los métodos de regularización y el dropout son cruciales para abordar el sobreajuste. La evaluación del modelo requiere una selección y interpretación cuidadosa de los criterios de evaluación, como los coeficientes de correlación y las métricas basadas en errores. Comparar el rendimiento del modelo en datos de entrenamiento y prueba ayuda a identificar problemas de sobreajuste. Se recomienda altamente la validación del modelo con experimentos de laboratorio. Las mejores prácticas de codificación, como organizar y estructurar el código en módulos reutilizables, utilizar convenciones de nombrado claras y emplear linters y formateadores, son cruciales para mantener la calidad, la reproducibilidad y la efectividad del código. Finalmente, la implementación de modelos de ML, código y datos a través de plataformas adecuadas como GitHub, Zenodo, Hugging Face, Docker o páginas web es esencial para asegurar la accesibilidad, la reproducibilidad, la escalabilidad y la facilidad de uso. El Centro de Código de Ingeniería de Proteínas (PECC) es un repositorio de acceso abierto diseñado para simplificar el desarrollo de modelos de ML robustos para la ingeniería de proteínas, proporcionando tutoriales, código reutilizable y enlaces curados a material técnico crítico.