一个机器学习算法建议重新定位针对选定的GPCR的机会
Shayma El-Atawneh1, Amiram Goldblum1
1Molecular Modelling and Drug Design Lab, Institute for Drug Research and Fraunhofer Project Center for Drug Discovery and Delivery, Faculty of Medicine, The Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem 9112001, Israel.
这项研究使用了机器学习算法来选现有药物的新治疗用途. 计算方法为各种G蛋白结合受体识别了5982种潜在的药物重定位候选者.
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.
- 药物发现 药物发现
背景情况:
- 药物重定向通过利用具有既定的安全性概况的药物来加速新疗法的发现.
- 计算方法通过提供合理的框架和降低失败率来增强药物重新用途.
研究的目的:
- 利用计算方法来识别新药重定向的机会.
- 在DrugBank数据库中选G蛋白结合受体 (GPCRs) 的潜在激素和对抗剂.
主要方法:
- 利用代随机淘汰 (ISE) 算法,一种机器学习工具,来构建基于连接体的模型.
- 开发了六个GPCR家族的agonist和antagonist模型,使用物理化学性质和发表的生物活性数据 (IC50,Ki,EC50).
- 将DrugBank数据库与这些模型对比,以确定得分最高的药物候选人.
主要成果:
- 确定了5982种潜在的新分子作用 (激动剂和对抗剂).
- 创建了针对大麻素2 (CB2),组胺素 (H1,H3,H4) 和多巴胺3 (D3) 受体的药物重新定位候选者的列表.
- 这些候选药物显示出治疗疾病的潜力,包括神经炎症,肥胖,过敏性皮肤炎和药物滥用.
结论:
- 计算选成功识别了许多药物重定向候选人.
- 已识别的候选药物值得对新型治疗应用进行实验验证.
- 这种方法显著增加了发现用于未满足医疗需求的高度生物活性分子的可能性.
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