支持基于矢量机器的预测模型,用于药物重新定位和设计用于结肠直肠癌的新药

科学领域:

• 计算化学是一种计算化学.
• 药理学 药理学是指药理学的学科.
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 结肠直肠癌 (CRC) 发病率正在上升,这对治疗提出了重大挑战.
• 对于改善CRC治疗结果的新型药物疗法有着至关重要的需求.

研究的目的:

• 开发强大的定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,用于预测结直肠癌 (CRC) 的抗癌化合物.
• 使用计算方法识别使用CRC潜在有效性的新药和现有药物.

主要方法:

• 使用了来自癌症药物敏感性基因组学 (GDSC) 数据库的抗癌药物的药理学概况.
• 使用支持矢量机 (SVM) 算法开发了QSAR模型.
• 使用10倍交叉验证和分析化学描述符和药物与瘤基因关系的验证模型.

主要成果:

• 在12个CRC细胞系中实现了高QSAR模型性能 (R2 0.6090.827),SW1417 (R2=0.827) 和GP5d (R2=0.786) 的峰值性能.
• 确定了KRFP314和KRFPC314作为与药物活性相关的流行化学描述剂.
• 鉴定出viomycin和diamorphine作为潜在的抗CRC药物.

结论:

• 开发了经过验证的QSAR模型来预测抗CRC药物疗效.
• 将模型集成到可访问的Web服务器"ColoRecPred"中,用于选潜在的CRC药物候选者.
• 这项研究为加速发现新的结直肠癌治疗方法提供了宝贵的工具.