DeepHDAC3i: Aprovechando un marco interpretable basado en el aprendizaje profundo para el descubrimiento acelerado de...

Área de la Ciencia:

• La epigenética y el descubrimiento computacional de fármacos.

Sus antecedentes:

• Las modificaciones epigenéticas regulan la expresión génica sin alterar la secuencia del ADN.
• Los inhibidores de la histona desacetilasa (HDAC) se utilizan en el tratamiento del cáncer, pero carecen de especificidad.
• Los inhibidores selectivos de HDAC son necesarios para mejorar los resultados del tratamiento del cáncer.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo marco de aprendizaje profundo, DeepHDAC3i, para una identificación precisa en silico de los inhibidores de HDAC3 (HDAC3i).
• Utilizar sólo la notación SMILES para la identificación de inhibidores, evitando la necesidad de estructuras de ligandos en 3D.

Principales métodos:

• Se emplearon cinco métodos de codificación molecular (CDKExt, KR, KRC, Pubchem, RDKit) para extraer las características de múltiples vistas de la notación SMILES.
• Se utilizó una red elástica para la selección óptima de características y una red neuronal convolucional 1D (1D-CNN) para la construcción de modelos.
• Aprovechado Shapley Additive exPlanation para la interpretación de las características.

Principales resultados:

• DeepHDAC3i logró un alto rendimiento en un conjunto de pruebas independientes con una precisión de 0,965, MCC de 0,930 y AUC de 0,985.
• Demostró un rendimiento superior en comparación con los modelos convencionales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, con mejoras significativas en la precisión, F1, AUC y MCC.
• El marco proporciona información interpretable sobre las características clave que impulsan la identificación de HDAC3i.

Conclusiones:

• DeepHDAC3i es una herramienta de aprendizaje profundo altamente precisa e interpretable para identificar inhibidores de HDAC3.
• El marco ofrece un enfoque rentable y rápido para el descubrimiento de fármacos en el tratamiento del cáncer.
• DeepHDAC3i supera a los métodos existentes y presenta una herramienta valiosa para la identificación precisa de HDAC3i.