基于机器学习的定量结构-溶解配置文件关系关系
Lap Au-Yeung1, Chih-Yuan Tseng2, Yun K Tam2
1Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton T6G 2R3, Alberta, Canada.
这项研究引入了一种新的机器学习方法,用于预测药物溶解率,这是药物生物可用性的关键因素. 这种方法显示了有效的早期药物配方的希望,尽管目前的准确性有限.
科学领域:
- 计算化学和药物发现
- 机器学习在制药科学中的应用.
背景情况:
- 准确的药物溶解概况对于估计口服药物的生物可用性至关重要.
- 现有的方法可以从化学结构中预测药物溶解度,但不能预测溶解速率常数.
- 目前还没有可靠的工具来预测溶解速率常数.
研究的目的:
- 开发一种新的两阶段机器学习方法,用于预测药物溶解概况.
- 为了实现这一预测,整合了基于物理学的神经网络 (PINNs) 和深度神经网络 (DNNs).
- 预测药物溶解在含有不同度酸硫酸盐的水中.
主要方法:
- 一个两阶段的机器学习方法:基于机器学习的定量结构-溶解配置关系.
- 阶段1:PINNs从数据中提取溶解参数 (溶解速率常数"k"和和度"φs"的溶解质量分数),利用物理定律和诺耶斯-惠特尼方程.
- 第二阶段:DNN使用提取的参数,药物的化学结构和溶解介质来预测溶解概况.
主要成果:
- 通过使用FDA推的f1和f2指标,DNN实现了61.7%的平均测试准确率.
- 这种准确性是通过80:20的火车到测试分割实现的,低于典型的70-80%的接受范围.
- 通过过噪音,PINNs显示了提高预测性能和减少数据需求的潜力.
结论:
- 开发的两阶段机器学习方法显示出作为早期药物制剂的低成本,时间效率高的工具的巨大潜力.
- 随着数据质量和多样性的提高,预计会有进一步的改进.
- 这种方法为预测药物溶解概况提供了一个有希望的途径,有助于药物发现和开发.
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