FlexMS: Flexibles Benchmark-Framework für Deep‑Learning‑Massenspektrometrie

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2602.22822v1) präsentiert FlexMS, ein flexibles Benchmark‑Framework, das die Bewertung von Deep‑Learning‑Modellen zur Vorhersage von Massenspektren in der Metabolomik erleichtert. Die Identifikation und Eigenschaften‑Vorhersage chemischer Moleküle ist für die Entwicklung von Arzneimitteln und Materialien von zentraler Bedeutung, wobei die Tandem‑Massenspektrometrie wertvolle Fragmentierungsinformationen liefert.

Ein zentrales Problem ist das Fehlen experimenteller Spektren, die jeder Molekülidentifikation zugeordnet werden könnten. Dadurch entsteht ein dringender Bedarf an rechnergestützten Vorhersagemethoden. Deep‑Learning‑Ansätze zeigen vielversprechende Ergebnisse, jedoch erschwert die große Methodenheterogenität und das Fehlen klar definierter Benchmarks eine umfassende Bewertung.

FlexMS adressiert diese Lücken, indem es die dynamische Konstruktion zahlreicher Modellarchitekturen ermöglicht und deren Leistung anhand vorverarbeiteter öffentlicher Datensätze mit unterschiedlichen Metriken bewertet. Das Framework unterstützt die Kombination verschiedener Hyperparameter, Lernraten, Datenrausfall und Vortrainingsstrategien, sodass Forscher gezielt die besten Modelle auswählen können.

Die Autoren liefern zudem Einblicke in Faktoren, die die Modellleistung beeinflussen, wie die strukturelle Vielfalt der Datensätze, Datenknappheit, Vortrainingseffekte, Metadaten‑Ablations‑Einstellungen und Cross‑Domain‑Transfer‑Learning. Zusätzlich simulieren Retrieval‑Benchmarks reale Identifikationsszenarien und bewerten potenzielle Treffer anhand der vorhergesagten Spektren, was praktische Leitlinien für die Anwendung in der Forschung bietet.