UGTformer: un modelo de transformador de grafos preentrenado para predecir el metabolismo de fármacos mediado por...

Área de la Ciencia:

• Farmacología
• Química Computacional
• Bioinformática

Sus antecedentes:

• Las UDP-glucuronosiltransferasas (UGT) son cruciales para el metabolismo de fármacos a través de la glucuronidación.
• La predicción de los sitios de metabolismo (SOM) mediados por UGT es un desafío debido a datos anotados limitados.

Objetivo del estudio:

• Introducir UGTformer, un marco unificado de transformador de grafos para la clasificación simultánea de sustratos UGT y la predicción de SOM.
• Desarrollar un enfoque confiable y escalable para la predicción del metabolismo relacionado con UGT.

Principales métodos:

• UGTformer utiliza una arquitectura jerárquica con propagación de mensajes multihop y codificadores de transformadores.
• El modelo se preentrenó en grafos moleculares utilizando tareas autosupervisadas y se ajustó con datos curados de metabolismo de UGT.

Principales resultados:

• UGTformer logró un AUC de 0.833 para la clasificación de sustratos y 0.884 para la identificación de SOM en validación cruzada.
• El modelo demostró una fuerte generalización en un conjunto de validación externo independiente, superando a las bases de GNN.

Conclusiones:

• UGTformer proporciona predicciones interpretables y biológicamente consistentes para el metabolismo de UGT.
• El marco ofrece una solución robusta y escalable para predecir el metabolismo de fármacos mediado por UGT y los sitios de metabolismo.