Resumen: Presentamos un enfoque novedoso para la predicción de patrones de fragmentación de péptidos en proteómica basado en análisis de secuencias de alta dimensionalidad y un marco de aprendizaje por refuerzo. El motor, denominado FPE, utiliza incrustaciones de secuencia en un espacio de 10 240 dimensiones para codificar propiedades estructurales y fisicoquímicas sutiles que señalan sitios de fragmentación. La integración de un sistema de puntuación dinámico y autoajustable, alimentado por un bucle de retroalimentación automatizado, mejora la precisión de predicción de sitios de fragmentación en torno a un 35% frente a algoritmos establecidos, lo que promete mayor sensibilidad y resolución en espectrometría de masas aplicada a proteómica.
Introducción: El reto de la predicción de fragmentación de péptidos. Predecir cómo se fragmentan los péptidos es esencial para la identificación y cuantificación proteica. Los métodos convencionales suelen apoyarse en propiedades físicas simples como hidrofobicidad y carga, sin capturar la interacción compleja entre ángulo torsional de la cadena, propensión a estructuras secundarias y contactos entre residuos. Esta carencia limita la interpretación de espectros MS/MS y provoca identificaciones erróneas. FPE aborda estas limitaciones incorporando una representación de alta dimensionalidad de la secuencia y un bucle de retroalimentación que ajusta iterativamente los parámetros de puntuación.
Metodología: incrustación de secuencias y aprendizaje reforzado. La innovación central de FPE es la incrustación de longitud 10 240 por residuo. Cada aminoácido se proyecta a un vector en R10 240 mediante una arquitectura tipo Siamese entrenada con más de 5 millones de espectros de fragmentación anotados experimentalmente. El diseño favorece que péptidos estructuralmente y funcionalmente similares ocupen regiones próximas en el espacio de incrustación. La red combina capas convolucionales apiladas para detectar motivos locales complejos y se optimiza con pérdida tripleta para preservar la proximidad entre incrustaciones de péptidos con patrones de fragmentación coherentes.
Predicción de sitios de fragmentación. La probabilidad de fragmentación entre residuos i e i+1 se calcula a partir del producto escalar de sus vectores de incrustación seguido de una función sigmoide para mapear a probabilidades entre 0 y 1. Este esquema captura relaciones locales y contextuales entre pares de residuos y permite decisiones probabilísticas suaves en lugar de umbrales binarios rígidos.
Bucle de retroalimentación por aprendizaje reforzado. Tras cada predicción, FPE compara los sitios estimados con datos experimentales (por ejemplo PeptideAtlas) y un agente de RL actualiza pesos asociados a características relevantes dentro de la incrustación. El proceso se modela como un proceso de decisión de Markov donde el estado son los pesos de la incrustación, la acción es la modificación de pesos y la recompensa se deriva de la mejora en la precisión de la predicción. Se emplea Q learning para aprender la política de ajuste, lo que permite adaptación continua ante nuevos datos experimentales.
Diseño experimental y conjuntos de datos. La evaluación se realiza sobre seis repositorios públicos representativos de proteómica. Se generan espectros in silico mediante una versión modificada de Mascot y se comparan con espectros MS/MS experimentales considerando masa precisa, intensidades relativas y abundancia de picos. Para robustez se aplica validación cruzada 10 veces y se reserva 70% de los datos para entrenamiento, 15% para validación y 15% para test, usando la partición de validación para optimizar hiperparámetros y el modelado de recompensas del agente de RL.
Validación y métricas. Se reportan precisión, recall, F1 y medidas de significancia estadística frente a métodos de referencia. En los conjuntos analizados, FPE alcanza un incremento medio de 35% en precisión de localización de sitios de fragmentación (p menor que 0.001) y un F1 global cercano a 0.87. El bucle de RL estabiliza el modelo rápidamente, observándose convergencia en pocos minutos de entrenamiento en escenarios de inferencia continua acelerados por GPU.
Escalabilidad y despliegue práctico. A corto plazo se propone desplegar FPE como pipeline independiente integrable con plataformas de análisis proteómico existentes. A medio plazo se plantea la integración en flujos de trabajo automatizados de espectrómetros para predicción en tiempo real y optimización de parámetros de fragmentación. A largo plazo se prevé un servicio en la nube con API pública y posible conexión con sistemas de control de instrumentos LC MS para ajuste dinámico de condiciones de fragmentación.
Consideraciones operativas y fórmula de puntuación. La actualización de la función de puntuación HyperScore incorpora transformaciones sigmoide y de potencia para magnificar contribuciones relevantes y reducir el impacto de retroalimentación débil derivada de casos borde. Esta normalización facilita escalado automático con volúmenes crecientes de péptidos y mejora la interpretabilidad humana de los valores de puntuación.
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