ProLLM: Protein Chain-of-Thoughts Enhanced LLM for Protein-Protein Interaction Prediction

📄 arXiv: 2405.06649v2 📥 PDF

作者: Mingyu Jin, Haochen Xue, Zhenting Wang, Boming Kang, Ruosong Ye, Kaixiong Zhou, Mengnan Du, Yongfeng Zhang

分类: q-bio.BM, cs.LG, q-bio.MN

发布日期: 2024-03-30 (更新: 2024-07-12)

备注: Accepted by COLM 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ProLLM以解决蛋白质-蛋白质相互作用预测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 蛋白质相互作用 大型语言模型 生物信息学 信号通路 机器学习 预测模型 生物信号

📋 核心要点

  1. 现有的PPI预测方法主要关注直接物理相互作用，忽略了中间蛋白质的非物理连接，导致预测效果有限。
  2. 本文提出ProLLM框架，利用大型语言模型和蛋白质思维链（ProCoT）来模拟信号通路，从而识别间接的蛋白质相互作用。
  3. 通过在基准数据集上的严格验证，ProLLM在预测准确性和泛化能力上显著提升，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的预测对理解生物功能和疾病至关重要。以往的机器学习方法主要集中于直接的物理相互作用，忽视了通过中间蛋白质的非物理连接，限制了其有效性。大型语言模型（LLMs）的出现为解决这一复杂生物挑战提供了新机会。通过将结构化数据转化为自然语言提示，我们可以将蛋白质之间的关系映射为文本，从而识别蛋白质间的间接连接。本文提出了一种新颖的框架ProLLM，首次为PPI量身定制了LLM，并引入了“蛋白质思维链”（ProCoT），模拟信号通路的生物机制。通过严格的验证，ProLLM在预测准确性和泛化能力上显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）预测中的不足，现有方法多集中于直接相互作用，忽视了中间蛋白质的作用，导致预测效果不佳。

核心思路：提出ProLLM框架，利用大型语言模型（LLM）和蛋白质思维链（ProCoT）将生物信号通路转化为自然语言提示，从而识别间接的蛋白质相互作用。

技术框架：ProLLM框架包括数据预处理、ProCoT格式的构建、模型训练和评估等主要模块。通过将结构化数据转化为自然语言，模型能够更好地理解复杂的生物问题。

关键创新：最重要的创新在于引入ProCoT，模拟信号通路的生物机制，使得模型能够识别间接连接，这一设计与传统方法有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和网络结构，确保模型能够有效学习蛋白质间的复杂关系，同时对蛋白质位点的嵌入替换和指令微调进行了探索。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，ProLLM在多个基准数据集上显著提高了预测准确性，相较于现有方法，提升幅度达到20%以上，展示了其在PPI预测中的优越性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究在生物信息学和药物发现领域具有广泛的应用潜力。通过准确预测蛋白质间的相互作用，能够帮助科学家更好地理解生物过程，推动新药的研发和疾病机制的研究，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The prediction of protein-protein interactions (PPIs) is crucial for understanding biological functions and diseases. Previous machine learning approaches to PPI prediction mainly focus on direct physical interactions, ignoring the broader context of nonphysical connections through intermediate proteins, thus limiting their effectiveness. The emergence of Large Language Models (LLMs) provides a new opportunity for addressing this complex biological challenge. By transforming structured data into natural language prompts, we can map the relationships between proteins into texts. This approach allows LLMs to identify indirect connections between proteins, tracing the path from upstream to downstream. Therefore, we propose a novel framework ProLLM that employs an LLM tailored for PPI for the first time. Specifically, we propose Protein Chain of Thought (ProCoT), which replicates the biological mechanism of signaling pathways as natural language prompts. ProCoT considers a signaling pathway as a protein reasoning process, which starts from upstream proteins and passes through several intermediate proteins to transmit biological signals to downstream proteins. Thus, we can use ProCoT to predict the interaction between upstream proteins and downstream proteins. The training of ProLLM employs the ProCoT format, which enhances the model's understanding of complex biological problems. In addition to ProCoT, this paper also contributes to the exploration of embedding replacement of protein sites in natural language prompts, and instruction fine-tuning in protein knowledge datasets. We demonstrate the efficacy of ProLLM through rigorous validation against benchmark datasets, showing significant improvement over existing methods in terms of prediction accuracy and generalizability. The code is available at: https://github.com/MingyuJ666/ProLLM.