药物形式-DTA:走向现实世界的药物标结合亲和模式
Ivan Khokhlov1, Anna Tashchilova1, Nikolai Bugaev-Makarovskiy1
1Federal State Budgetary Institution "Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks" of the Federal Medical Biological Agency (Centre for Strategic Planning of FMBA of Russia), Pogodinskaya Street,10, bld. 1, Moscow 119121, Russia.
药物标亲和力预测对于药物发现至关重要. 新的DrugForm-DTA模型使用了缺乏结构的数据,并实现了实验级准确性,优于其他计算方法.
科学领域:
- 计算化学和化学信息学
- 人工智能在药物发现中的作用
- 生物信息学和计算生物学
背景情况:
- 药物向亲和力 (DTA) 预测对于有效的药物发现至关重要.
- 现有的计算DTA方法往往缺乏3D蛋白质结构,这往往是不可用的.
- 需要准确且易于使用的DTA预测工具.
研究的目的:
- 开发一种新的计算模型来预测药物标亲和力 (DTA).
- 用蛋白质和配体的无结构表示来进行DTA预测.
- 为了达到与实验测量可比的DTA预测准确度.
主要方法:
- 开发了DrugForm-DTA,一个基于变压器的神经网络.
- 采用ESM-2进行蛋白质编码和Chemformer进行小分子配体编码.
- 在标准基准 (戴维斯,KIBA) 和过的BindingDB数据集上训练和评估模型.
主要成果:
- 药物形式-DTA在KIBA和戴维斯基准标准上表现出卓越的表现.
- 该模型实现了与单个体外实验相比的DTA预测可靠性.
- 在DTA预测有效性方面,DrugForm-DTA的表现优于传统的分子建模方法.
结论:
- 药物形式-DTA为DTA预测提供了一个高度准确的计算方法.
- 该模型的性能与实验测量准确度相美.
- 该研究提供了一个有价值的,过的BindingDB数据集和一个强大的DTA预测工具.
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