从NMR到AI:融合H和C表示用于增强的QSPR建模
Arkadiusz Leniak1, Wojciech Pietruś2, Rafał Kurczab2
1Department of Medicinal Chemistry, Celon Pharma S.A., ul. Marymoncka 15, 05-152 Kazun Nowy, Poland.
现在可以使用机器学习直接从NMR光谱中预测像log D这样的化学性质. 这种方法与传统方法相竞争,提供了一种更有效,更易于解释的方法来模拟药物发现的分子行为.
科学领域:
- 化学信息学 化学信息学
- 计算化学计算化学
- 机器学习在化学中的应用
背景情况:
- 预测物理化学性质,例如log D (分布系数),对于药物发现和开发至关重要.
- 传统方法依赖于基于结构的描述符 (例如,ECFP4指纹),这可能是计算密集的,缺乏可解释性.
- 核磁共振 (NMR) 光谱包含有关分子结构和电子环境的丰富信息.
研究的目的:
- 调查使用计算生成的NMR光谱作为预测日志D的描述器的潜力.
- 将NMR光谱描述器的性能与基于经典结构的指纹进行比较.
- 开发和验证机器学习模型用于使用NMR光谱数据进行log D预测.
主要方法:
- 从分子结构计算生成1H和13C的NMR光谱.
- 将NMR光谱转换为与机器学习兼容的矢量.
- 在7个算法类和3个pH条件中对近70个机器学习模型进行了基准测试.
- 利用卷积神经网络 (CNN) 进行光谱数据分析.
- 进行了基于SHAP的模型解释性分析.
主要成果:
- 在预测日志D方面,NMR光谱向量实现了与ECFP4指纹可比的性能.
- 一个融合的光谱CNN模型表现出强大的预测准确性 (RMSE0.57,Q2 0.76),输入矢量大小显着较小.
- 1H和13CNMR光谱的连锁提供了准确性和效率的最佳平衡.
- SHAP分析显示了特定的NMR光谱区域与log D值相关,提高了模型的解释性.
结论:
- 在基生成的NMR光谱中,它们是用于预测建模的有效和可扩展的描述器.
- 基于NMR的载体为传统指纹提供了一个可行的,可解释的,高效的替代方案.
- 这项研究为药物发现和财产预测中的频谱驱动方法铺平了道路.
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