CIRCE:基于Web的平台,用于使用可解释的机器学习来预测大麻素受体配体
Nicola Gambacorta1,2, Fulvio Ciriaco3, Nicola Amoroso1
1Dipartimento di Farmacia Scienze del Farmaco, Università degli Studi di Bari "Aldo Moro", Via E. Orabona, 4, I-70125 Bari, Italy.
开发有选择性的大麻素受体配体是具有挑战性的. 一个新的可解释的人工智能平台CIRCE,有助于设计有选择性的CB1R和CB2R配体,准确度为80%左右,识别药物发现的关键结构特征.
科学领域:
- 药理学和药物化学 药理学和药物化学
- 计算化学的计算化学
- 人工智能在药物发现中的作用
背景情况:
- 内分泌大麻素系统调节各种生理过程和疾病.
- 大麻素受体1 (CB1R) 和2 (CB2R) 是关键的点,但它们的结构相似性阻碍了选择性连接体的发展.
- 在开发亚型选择性大麻素受体配体方面存在的挑战.
研究的目的:
- 开发一个可解释的机器学习平台,CIRCE,用于预测选择性的CB1R和CB2R配体.
- 支持新型大麻素受体调节器的合理设计.
- 在大麻素药物发现中克服亚型选择性的挑战.
主要方法:
- 实现多层分类器与沙普利值分析相结合,以实现可解释的预测.
- 开发用于分类和解释 (CIRCE) 的大麻素代重估化合物预测平台.
- 利用可解释的机器学习来设计和预测连接体.
主要成果:
- 在预测选择性联结体方面,CIRCE的准确率约为80%.
- 识别和合理化结构特征对于带-标相互作用至关重要.
- 证明了可解释AI在指导选择性CB1R和CB2R配体的设计中的实用性.
结论:
- 该CIRCE平台提供了一个强大的,可解释的方法来设计选择性大麻素受体配体.
- 可解释的人工智能可以有效地应对开发亚型选择性药物的挑战.
- 作为一个免费的基于网络的工具,CIRCE可用于推进大麻素研究.
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