使用COSMO-RS对托烯/水分区系数的盲目预测:来自SAMPL9挑战的结果
Thomas Nevolianis1, Raja A Ahmed1, Arnim Hellweg2
1Institute of Technical Thermodynamics, RWTH Aachen University, 52062 Aachen, Germany. kai.leonhard@ltt.rwth-aachen.de.
预测分区系数 (log P) 对于药物设计至关重要. 这项研究使用COSMO-RS和SAMPL9挑战的神经网络,显示出有希望的结果,但强调需要改进溶剂效应建模.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 药物发现 药物发现
- 物理化学 物理化学
背景情况:
- 准确预测分割系数 (log P) 对于药物设计至关重要,因为它会影响生物可用性,药理动力学和毒性.
- 现有的预测方法表现模两可,阻碍了它们在药物发现中的可靠应用.
- 该SAMPL (主要特征的统计评估) 挑战旨在开发和验证像log P.等属性的预测模型.
研究的目的:
- 在SAMPL9挑战中评估COSMO-RS方法用于预测多烯/水分区系数的性能.
- 评估一个神经网络模型预先训练在COSMO-RS数据用于log P预测.
- 确定模拟溶剂对小分子无能量转移效应的改进领域.
主要方法:
- 两个独立的COSMO-RS (真实溶剂导体样选模型) 提交 (A和B) 用于计算16个分子的日志P值.
- 使用COSMO-RS计算了从水转移到烯的自由能量.
- 在COSMO-RS数据上训练和测试了一个神经网络模型,用于log P预测.
主要成果:
- 提交COSMO-RS的A项目获得了最高的R2 (0.93) 和第二好的RMSE (1.23 log P单位).
- 在COSMO-RS提交的B项中,R2值为0.83,RMSE值为1.48 log P单位.
- 神经网络模型表现出强的性能,R2为0.92,RMSE为1.04 log P单位.
结论:
- 在COSMO-RS方法显示出预测烯/水分区系数的潜力,提交A在SAMPL9挑战中表现最好.
- 在COSMO-RS数据上预先训练的神经网络模型为log P预测提供了有竞争力的替代方案.
- 在所有方法中观察到的显著偏差强调了对溶剂效应和小分子转移无能量精确建模的进一步研究的需要.
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