机器学习模型的开发和验证,用于预测含有蛋白氨酸酸酶2抑制剂的SH-2
Nilanjan Adhikari1, Senthil Raja Ayyannan2
1Pharmaceutical Chemistry Research Laboratory II, Department of Pharmaceutical Engineering and Technology, Indian Institute of Technology (Banaras Hindu University), Varanasi, UP, 221005, India.
Molecular diversity
|August 8, 2023
概括
机器学习模型是为了预测小分子SHP2抑制剂的抑制潜力而开发的. XGBoost 模型表现出高精度,加速了新型癌症治疗方法的发现.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算化学计算化学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 药物发现是一个资源密集的过程,在将化合物转化为临床候选物方面存在挑战.
- 人工智能和机器学习越来越多地用于分析大量的生物和结构数据,以获得药物开发见解.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习模型,用于预测小分子抑制剂对SHP2 (含SH2蛋白氨酸酸酶2) 的抑制潜力.
- 加速用于癌症治疗的新疗法的识别.
主要方法:
- 2739个独特的小分子SHP2抑制剂的数据集从BindingDB,ChEMBL和文献中编制.
- 机器学习模型包括XGBoost,K近邻和神经网络,并使用十倍交叉验证进行了开发和验证.
- 为了模型的可解释性,使用了沙普利增量解释法 (SHAP).
主要成果:
- 在XGBoost模型中,ROC AUC得分为0.96,测试数据准确度为0.97.
- 开发了七个预测模型,其中XGBoost表现出卓越的性能.
- SHAP分析提供了对影响模型预测因素的见解.
结论:
- 开发的XGBoost模型对于识别新型SHP2抑制剂是有效的.
- 这种方法可以显著加速发现新的向SHP2.2的癌症治疗方法.


