PepTriX: Erklärbares Peptid-Analyse-Framework mit Protein-Sprachmodellen

Die neueste Veröffentlichung von PepTriX eröffnet einen vielversprechenden Ansatz für die Analyse von Peptiden, indem sie die Stärken von Protein-Sprachmodellen (PLMs) mit strukturellen Daten kombiniert. Ziel ist es, die gängigen Herausforderungen bei der Klassifizierung von Peptiden – etwa die Vorhersage von Toxizität oder HIV-Inhibition – zu überwinden und gleichzeitig die Ergebnisse für Fachleute nachvollziehbar zu machen.

Traditionelle Methoden zur Peptidklassifizierung basieren stark auf handgefertigten 1‑D-Encodings der Aminosäuresequenz. Diese Vorgehensweise beschränkt die Übertragbarkeit auf verschiedene Aufgaben und Datensätze. PLMs wie ESM‑2 und ESMFold liefern zwar beeindruckende Vorhersagen, erfordern jedoch aufwändiges Fine‑Tuning und produzieren latente Repräsentationen, die schwer zu interpretieren sind. Zudem fehlt es vielen bestehenden Frameworks an genereller Anwendbarkeit, sodass die Verbindung von Modellvorhersagen zu biologisch relevanten Motiven und strukturellen Eigenschaften erschwert bleibt.

PepTriX löst diese Probleme, indem es 1‑D-Embeddings der Peptidsequenz mit 3‑D-Strukturdaten verbindet. Ein Graph‑Attention‑Netzwerk, unterstützt durch kontrastives Training und cross‑modalen Co‑Attention‑Mechanismen, erzeugt automatisch task‑spezifische Peptidvektoren. Durch diese Architektur bleibt die biologisch plausibilität erhalten, während gleichzeitig die Komplexität der latenten Repräsentationen reduziert wird.

In einer umfassenden Bewertung durch Experten zeigte PepTriX herausragende Leistungen über mehrere Peptidklassifizierungsaufgaben hinweg. Neben der hohen Vorhersagegenauigkeit liefert das System zudem interpretierbare Einblicke in die strukturellen und biophysikalischen Motive, die die Entscheidungen des Modells antreiben. Damit bietet PepTriX sowohl robuste Vorhersagen als auch eine transparente Validierung – ein bedeutender Fortschritt für Bioinformatik und die Wirkstoffentwicklung.