在线OCHEM多任务模型用于复合物的可溶性和脂友性预测
Nesma Mousa1, Hristo P Varbanov2, Vidya Kaipanchery3
1Freie Universität Berlin, Fachbereich Biologie, Chemie, Pharmazie, Takustr. 3, 14195 Berlin, Germany.
这项研究介绍了第一个在线模型来预测复合物溶解度,这对于抗癌药物发现至关重要. 该模型提高了新型结构的准确性,有助于开发新的基疗法.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算化学的计算化学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 预测 (II,IV) 复合物的可溶性和脂友性对于识别有效的抗癌药物候选人至关重要.
- 在公开可用的模型和文献中存在一个重要的差距,用于预测复合物溶解度.
研究的目的:
- 开发第一个公开可访问的在线模型,用于预测复合物的可溶性.
- 确定影响复合物溶解性的结构特征,并验证溶解性-脂性相关性.
- 创建一个多任务模型,预测可溶性和脂性.
主要方法:
- 使用284个历史复合物可溶性数据点 (2017年之前) 的时间分割数据集开发了一个共识模型.
- 模型性能在前性测试组 (108种化合物,2017年后) 和特定化学支架上进行了评估.
- 开发了一个可解释的线性模型和一个最终的多任务模型,预测溶解度和脂性.
主要成果:
- 最初的共识模型在训练数据上实现了0.62的根平均平方误差 (RMSE),但在前性数据上增加到0.86.
- 新型化学支架 (例如,Pt(IV) 衍生物) 的预测错误较高,而类化合物的RMSE为1.3.
- 用扩展数据进行重新训练提高了表现,将RMSE降低到0.34对于类类系列. 多任务模型实现了0.62的可溶性和0.44的脂友性RMSEs.
结论:
- 开发的模型增强了对复合物的可溶性和脂友性的预测,这对于抗癌药物发现至关重要.
- 解决培训数据中新型化学支架的不足问题是提高模型准确性的关键.
- 公开可用的数据和模型有助于优先考虑潜在的基抗癌剂.
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