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Ligand Binding Sites02:40

Ligand Binding Sites

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Proteins are dynamic macromolecules that carry out a wide variety of essential processes; however, the activities of most proteins depend on their interactions with other molecules or ions, known as ligands.
Protein-ligand interactions are quite specific; even though numerous potential ligands surround a cellular protein at any given time, only a particular ligand can bind to that protein. Moreover, a ligand binds only to a dedicated area on the surface of the protein, known as the...
13.2K
Conserved Binding Sites01:49

Conserved Binding Sites

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Many proteins’ biological role depends on their interactions with their ligands, small molecules that bind to specific locations on the protein known as ligand-binding sites. Ligand-binding sites are often conserved among homologous proteins as these sites are critical for protein function.
Binding sites are often located in large pockets, and if their location on a protein’s surface is unknown, it can be predicted using various approaches. The energetic method computationally...
4.3K
Combination Therapies and Personalized Medicine02:50

Combination Therapies and Personalized Medicine

5.1K
Combining two or more treatment methods increases the life span of cancer patients while reducing damage to vital organs or tissue from the overuse of a single treatment. Combination therapy also targets different cancer-inducing pathways, thus reducing the chances of developing resistance to treatment.
The combination of the drug acetazolamide and sulforaphane is a good example of combination therapy to treat cancer. The cells in the interior of a large tumor often die due to the hypoxic and...
5.1K
The Equilibrium Binding Constant and Binding Strength02:18

The Equilibrium Binding Constant and Binding Strength

13.4K
The equilibrium binding constant (Kb) quantifies the strength of a protein-ligand interaction. Kb can be calculated as follows when the reaction is at equilibrium:
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ACLPred: un modelo de ensamblaje basado en el aprendizaje automático explicable para la predicción de ligandos

Arvind Kumar Yadav1, Jun-Mo Kim2

  • 1Functional Genomics & Bioinformatics Laboratory, Department of Animal Science and Technology, Chung-Ang University, Anseong, 17546, Gyeonggi-do, Republic of Korea.

Scientific reports
|August 25, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

El aprendizaje automático (ML) acelera el descubrimiento de nuevos medicamentos contra el cáncer mediante el análisis de las propiedades moleculares. Una nueva herramienta, ACLPred, utiliza Light Gradient Boosting Machine (LGBM) para predecir con precisión los compuestos anticancerígenos potenciales, ahorrando tiempo y recursos.

Palabras clave:
Ligando contra el cáncerEl cáncerAprendizaje automático conjuntoSelección de características en varios pasos

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Área de la Ciencia:

  • Química computacional
  • Informática química y sus aplicaciones
  • Aprendizaje automático en el descubrimiento de medicamentos

Sus antecedentes:

  • La creciente incidencia del cáncer requiere nuevos agentes terapéuticos.
  • Las pruebas de detección de drogas experimentales tradicionales consumen muchos recursos.
  • El aprendizaje automático ofrece una alternativa rápida y rentable para identificar compuestos anticancerígenos.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y validar un modelo de aprendizaje automático para predecir la actividad anticancerígena de moléculas pequeñas.
  • Identificar las características moleculares clave que contribuyen a las propiedades anticancerígenas.
  • Crear una herramienta accesible para que los investigadores puedan examinar posibles fármacos candidatos.

Principales métodos:

  • Modelos de clasificación de entrenamiento que utilizan descriptores moleculares de compuestos anticancerosos y no anticancerosos conocidos.
  • Aplicación de la selección de características en varios pasos para identificar descriptores moleculares significativos.
  • Emplear y evaluar varios algoritmos de aprendizaje automático, incluida la máquina de aumento de gradiente de luz (LGBM).
  • Utilizando las explicaciones aditivas de SHapley (SHAP) para la interpretabilidad del modelo.

Principales resultados:

  • El modelo LGBM logró una precisión de predicción del 90,33% y un AUROC del 97,31%.
  • La herramienta desarrollada, ACLPred, demostró una precisión de predicción y generalización superiores a los métodos existentes.
  • El análisis SHAP indicó que las características moleculares topológicas influyeron significativamente en las predicciones del modelo.

Conclusiones:

  • El aprendizaje automático, en particular el algoritmo LGBM implementado en ACLPred, proporciona un método eficaz y preciso para identificar compuestos anticancerígenos potenciales.
  • ACLPred ofrece una solución de código abierto y fácil de usar para acelerar el descubrimiento de medicamentos contra el cáncer.
  • Las características topológicas son cruciales para predecir la actividad anticancerosa, ofreciendo ideas para el diseño de fármacos futuros.