通过可解释的深度学习解读外源化学致癌性:评估大气污染物危害的新方法
Huazhou Zhang1, Hang Yi1, Yuxing Hao2
1State Key Laboratory of Environmental Chemistry and Ecotoxicology, Research Center for Eco-Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, PR China; College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China.
本研究介绍了CarcGC,这是一个可解释的深度学习模型,用于预测化学致癌性. 它提高了准确性,并有助于理解环境污染物致癌风险的结构基础.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 计算化学计算化学
背景情况:
- 癌症是全球主要的健康问题,环境污染物对其发病率有很大影响.
- 评估污染物的致癌潜力对于公共卫生和环境安全至关重要.
- 传统的致癌性评估方法昂贵且耗时,需要先进的计算方法.
研究的目的:
- 为准确的化学致癌性预测开发一个可解释的深度学习模型.
- 提高 in silico致癌性评估工具的性能和可解释性.
- 应用开发的模型来选环境污染物,如危险空气污染物 (HAPs).
主要方法:
- 在深度学习框架内使用图形卷积神经网络 (GCN).
- 采用分子结构图作为CarcGC模型的输入.
- 使用接收器操作特征曲线 (AUC_ROC) 下面的面积来评估模型性能.
主要成果:
- 在测试组中,CarcGC模型实现了0.808的AUC_ROC,超过了现有的模型.
- 与当前的深度学习方法相比,证明了更好的预测性能和可解释性.
- 成功地应用CarcGC来预测EPA的HAP库存中的化学品的致癌性.
结论:
- 深度学习方法,特别是可解释的CarcGC模型,显示出对致癌性预测的重大前景.
- CarcGC的解释性有助于理解化学诱导癌症的分子机制.
- 该模型为环境致癌性查和风险评估提供了有价值的工具.
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