基于人工智能的三醇化合物对基因素脱乙酶抑制的预测
1College of Computer Science and Technology, Qingdao University, Qingdao, Shandong Province, China.
Frontiers in pharmacology
|November 30, 2023
概括
这项研究开发了定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,以预测三醇化合物的抗结肠癌活性和胰岛素脱乙酶 (HDAC) 抑制. 最好的模型,使用粒子群优化支持矢量机 (PSO-SVM),显示了对新药发现的高预测准确性.
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:
- 结肠癌仍然是一个重大的健康挑战,需要新的治疗策略.
- 基斯脱乙酶 (HDAC) 抑制剂代表了一类有希望的抗癌药物.
- 含有triazole的化合物在癌症治疗中显示出潜在的潜力.
研究的目的:
- 开发和验证定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,用于预测三醇衍生物的抗结肠癌和HDAC抑制活性.
- 确定影响这些化合物的生物活性的关键分子描述因素.
- 建立一个强大的计算模型,用于查和设计新的抗结肠癌候选药物.
主要方法:
- 编制了一组已知抗结肠癌和HDAC抑制数据的三醇含化合物的数据集.
- 计算了579个分子描述符,并进行了特征选择以确定最相关的特征.
- 构建了四种QSAR模型:启发式方法 (HM),随机森林 (RF),辐射基核功能支持矢量机 (RBF-SVM) 和粒子群优化支持矢量机 (PSO-SVM).
- 使用R2,根平均平方误差 (RMSE) 和交叉验证 (Q2) 评估模型性能.
主要成果:
- 确定了四个关键的分子描述因子,显著影响HDAC抑制.
- 所有四种QSAR模型都表现出良好的预测性能,R2值超过0.8.
- PSO-SVM模型表现出最好的预测能力和稳定性,在训练组中实现了0.954的R2和0.916的Q2,在测试组中实现了0.965的R2和0.907的Q2.
- 选择的描述符被验证为活动的合理预测指标.
结论:
- 开发的QSAR模型,特别是PSO-SVM模型,为三醇化合物的抗结肠癌和HDAC抑制活动提供了可靠的预测.
- 识别了四个关键描述因素,为合理设计新型和更强大的抗结肠癌药物提供了宝贵的见解.
- 这项研究促进了未来的查和开发,通过计算方法针对结肠癌的有效新药.
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