ProMeta：跨E3连接酶的少样本PROTAC降解预测
原文标题：ProMeta: Few-shot PROTAC-targeted degradation prediction across E3 ligases
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论文将跨E3连接酶的PROTAC降解活性预测重构为少样本元学习问题，提出基于原型的图神经网络ProMeta，通过情景式元学习训练并在未见过的目标E3任务上评估。在CRBN到VHL基准上，K=2、Q=3时AUROC达0.796，K=2、Q=5时达0.883，分别比监督GNN基线提升19.9%和6.8%。
- 问题
- PROTAC降解活性预测受E3连接酶数据稀缺与不平衡限制，难以跨连接酶泛化。
- 方法
- 把跨E3预测重构为少样本元学习，用原型图神经网络做情景训练与支持集条件推理。
- 结果
- CRBN到VHL基准上K=2,Q=3时AUROC 0.796，K=2,Q=5时0.883，比监督GNN基线提升19.9%和6.8%。
- 影响
- 为数据稀少的E3连接酶提供可迁移的降解预测方案，降低新连接酶筛选成本。
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