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中南大學團隊開發跨模態對比學習框架 顯著提升質譜化合物鑒定效率
2025年08月15日 14:14:56
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：583
中南大學盧紅梅團隊開發跨模態對比學習框架CSU-MS2，突破傳統質譜化合物鑒定瓶頸。該框架創新融合外部空間注意力（ESA）模塊，實現質譜與分子結構的動態對齊，在百萬級化合物庫檢索中Recall@1達75.45%，顯著超越現有主流方法。
近日，中南大學化學化工學院盧紅梅教授課題組在分析化學領域取得重要突破，開發出一種名為CSU-MS2的創新計算框架，顯著提升了基于質譜的化合物鑒定效率。該研究成果已發表于國際權威期刊《Analytical Chemistry》(中科院1區)，論文標題為“CSU-MS2: A Contrastive Learning Framework for Cross-Modal Compound Identification from MS/MS Spectra to Molecular Structures”。
基于串聯質譜(MS/MS)的化合物鑒定是代謝組學等領域的核心挑戰。傳統方法嚴重依賴現有質譜譜庫的覆蓋范圍，而主流譜庫如NIST23僅收錄約5.1萬種化合物，與PubChem等數據庫中超過1億的真實化學空間存在巨大差距，導致鑒定成功率受限。CSU-MS2框架旨在突破這一瓶頸。
該框架創新性地采用跨模態對比學習技術，構建了一個統一表征空間來橋接質譜與分子結構兩種不同模態的信息。其核心包含兩個專門編碼器：基于Transformer的質譜編碼器用于解析MS/MS譜圖的深層特征，分子結構編碼器則處理SMILES字符串的分子信息。通過對比學習機制，框架在特征空間中拉近匹配的“譜圖-結構對”距離，同時推遠非匹配對的距離。
框架的關鍵創新點是外部空間注意力(ESA)模塊，它采用動態特征選擇機制替代傳統池化操作，實現了質譜特征與分子結構特征的智能對齊與優化聚合。實驗數據表明，ESA模塊顯著提升了跨模態對齊精度，使跨模態檢索的Recall@1指標提高了29.03%。在訓練策略上，團隊首先利用大規模CFM-ID模擬數據和ICEBERG異構體模擬數據集進行預訓練，隨后在高質量實驗數據集上進行微調，研究發現模型性能與微調數據量之間存在顯著的對數線性關系。同時，團隊構建了包含672,681個化合物、整合23個權威數據源的“質譜可搜索結構特征數據庫”(SSFDB)，大幅擴展了可檢索的化學空間。
在嚴格的性能評估中，CSU-MS2展現明顯優勢。在包含1,001,047個化合物的參考庫測試中，其Recall@1(正確結果排名第一的比例)達到75.45%，顯著優于CFM-ID 4.0 (68.38%)、SIRIUS 5.8.5 (64.85%)、MetFrag 2.5.0 (48.59%) 和 CMSSP (30.47%) 等主流方法。該框架展現出優異的化學類別適應性，在ClassyFire定義的7個超類中Recall@1均超過64%，即使對于與訓練集結構相似度極低的化合物，Recall@3和Recall@5也分別保持在77.78%和88.89%的高水平。數據庫規模擴展至1000萬化合物時，其Recall@10表現仍相對穩定。
CSU-MS2在多個獨立場景驗證中表現出強大泛化能力。以人類代謝組數據庫(HMDB)為參考庫時全面優于CFM-ID；針對人類血液代謝組學數據(MTBLS265)，以ChEBI為參考庫時Recall@10高達91.67%；在CASMI 2022競賽數據集評估中，使用完整數據庫檢索時Recall@1達29.94%，通過擴展數據庫可提升至38.98%，Recall@10達72.32%，展現了優異的同分異構體區分能力。值得注意的是，即使目標化合物未收錄于參考庫，該框架也能檢索出結構高度相似的候選分子。
為推動技術應用，研究團隊開源了全部代碼和模型，并部署了基于Gradio框架的用戶友好型在線Web服務器。該平臺支持用戶上傳MSP格式的未知MS/MS譜圖，自定義前體離子質量及碰撞能量(0-50 eV)，并靈活選擇內置數據庫或上傳自定義數據庫進行檢索，返回包含候選化合物結構、匹配得分及排序的結果。
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