基于深度卷积神经网络的MAO-B抑制剂的鉴定和生物评估
Kushagra Kashyap1, Girdhar Bhati1, Shakil Ahmed1
1Biochemistry and Structural Biology Division, CSIR-Central Drug Research Institute, Sector 10, Jankipuram Extension, Sitapur Road, Lucknow 226031, India; Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR), Ghaziabad 201002, India.
International journal of biological macromolecules
|October 10, 2024
概括
研究人员开发了一种深度学习模型,以识别与帕金森病进展相关的酶单胺氧化酶-B (MAO-B) 的潜在抑制剂. 该研究成功确定了四种有前途的化合物,其中一种具有显著的抑制作用,为药物发现提供了新的途径.
科学领域:
- 神经科学和药理学 神经科学和药理学
- 计算化学和化学信息学
- 人工智能在药物发现中的作用
背景情况:
- 帕金森病 (PD) 是一种与认知能力下降相关的神经退行性疾病.
- 在PD中单胺氧化酶-B (MAO-B) 表达率升高有助于氧化应激和线粒体损伤.
- MAO-B催化神经递质去胺,产生过氧化并加剧PD病理.
研究的目的:
- 开发一种深度学习 (DL) 虚拟查协议,用于识别新型MAO-B抑制剂.
- 使用卷积神经网络 (ConvNet) 图像分类来分析MACCS指纹.
- 发现和验证具有对帕金森病中MAO-B的潜在治疗功效的化合物.
主要方法:
- 使用ConvNet图像分类开发了一个基于DL的虚拟选协议.
- 从MACCS指纹获得的两个独特的图像数据集被用于模型训练.
- 梅布里奇图书馆进行了选,随后进行了分子对接和确定化合物的生物验证.
主要成果:
- 在分子对接后,DL模型成功地将11个潜在化合物列入了入围名单.
- 生物验证从入围化合物中确定了4种有前途的MAO-B抑制剂.
- 化合物RF02426在10μM时表现出>50%的抑制,表明显著的疗效.
结论:
- 这项研究强调了基于DL的虚拟查对识别MAO-B抑制剂的有效性.
- 脚手架分析在数据驱动的药物发现中对评估各种化合物的价值非常有价值.
- 这些已识别的化合物作为有希望的支架,以进一步优化作为新的帕金森病治疗方法.
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