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Ligand Binding Sites

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  • 1Department of Chemistry, Biochemistry and Pharmaceutical Sciences, University of Bern, Freiestrasse 3, 3012 Bern, Switzerland.

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PubMed
まとめ

ディープニューラルネットワークは,ポリファーマコロジーにおける薬物標的相互作用を予測します. このアプローチは,分子がどのように複数の生物学的標的と相互作用し,予測の精度を向上させるかを特定することによって,薬の開発を支援します.

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科学分野:

  • 計算化学はコンピュータ化学である.
  • 薬理学 薬理学とは
  • 機械学習とは,機械学習です.

背景:

  • 薬物のような分子は,しばしば複数の生物学的標的と相互作用し,この現象は多薬理学として知られています.
  • 効果的な薬剤開発と薬剤メカニズムを理解するために,ポリファーマコロジーの評価は極めて重要です.

研究 の 目的:

  • 薬物標的の相互作用を予測するための深層ニューラルネットワークモデルの開発と検証.
  • 大規模なデータセットを使用して,生物活性分子のポリファーマコロジーを評価する.

主な方法:

  • ChEMBL 34の分子によるバイナリサブストラクチャの指紋を用いて深層ニューラルネットワークを訓練した.
  • アクティビティデータに基づくターゲットの関連分子 (≥50% ≤10μMで活性).
  • 110万個の分子と7546の標的間の240万以上の相互作用を含むデータセットを使用しました.

主要な成果:

  • モデルは,分子とターゲットの両方のリコールと精度において良好なパフォーマンスを示しました.
  • データセットのサイズと範囲 (タンパク質以外の様々なターゲットタイプを含む) は,以前のモデルを大幅に上回ります.
  • ケーススタディでは,他のオンラインツールと比較して,モデルの予測能力を強調した.

結論:

  • ディープニューラルネットワークは,薬物標的の相互作用と多剤学を効果的に予測することができます.
  • 開発されたモデルは,医薬品の発見と開発のための貴重なツールを提供します.
  • オンライン予測サービス (PPB3) は,公衆が利用できるようになっています.