通过将基于基和基于结构的药物发现策略与转移和深度学习技术相结合,提高阿片类生物活性预测
Davide Provasi1, Marta Filizola1
1Department of Pharmacological Sciences, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, One Gustave L. Levy Place, New York, New York 10029, United States.
转移学习增强了用于预测阿片类受体配体生物活性的深度学习模型,以有限的数据解决挑战. 这种方法有助于发现更安全的阿片类药物治疗方法,降低了成潜力.
科学领域:
- 计算化学和药理学计算化学和药理学
- 人工智能在药物发现中的作用
背景情况:
- 阿片类药物流行病构成了重大的公共卫生危机,需要新的治疗策略.
- 开发具有减少成潜力的阿片类药物是一个关键的未满足的需求.
- 机器学习,特别是深度学习,显示出加速药物发现的希望,但面临数据限制.
研究的目的:
- 调查转移学习的有效性,以改进深度学习模型,预测跨阿片类受体 (OR) 亚型的配体生物活性.
- 克服与基于机器学习的药物发现培训数据不足相关的挑战.
主要方法:
- 通过预训练一个深度学习模型,利用OR亚家族生物活性数据的综合数据集来利用转移学习.
- 包含基于连接体和基于结构的分子描述符,用于模型训练.
- 应用监督学习用于初始模型预培训,以利用现有知识.
主要成果:
- 证明了转移学习在构建强大的深度学习模型中的有效性,以提高连接体生物活性预测.
- 成功地改善了单个阿片类受体亚型的预测性能,尽管潜在的数据稀缺.
结论:
- 转移学习为药物发现的深度学习中的数据限制提供了可行的解决方案.
- 这种方法可以加速识别用于研究受体功能的新型化学探针.
- 这些发现有助于开发改进的阿片类药物治疗方法,并可能降低成负债.
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