通过基于连接体和结构的预测模型预测UGT介导的II期代谢
Ludovica Bono1, Filippo Lunghini2, Emanuela Sabato1
1Dipartimento Di Scienze Farmaceutiche, Università Degli Studi Di Milano, Via Luigi Mangiagalli 25, 20133, Milan, Italy.
使用in silico方法预测药物代谢对于药物发现至关重要. 这项研究结合了基于联体和基于结构的方法来研究UDP-glucuronosyltransferase (UGT) 代谢,发现整合这两种方法提高了预测准确性.
科学领域:
- 计算化学和化学信息学
- 药物的发现和开发.
- 生物技术和生物信息学
背景情况:
- 在 silico 药物代谢预测有助于早期候选药物评估.
- 基于连接体 (LB) 的模型主要使用分子性质,而基于结构 (SB) 的模型则考虑酶-连接体相互作用.
- 像UGT2B7和UGT2B15这样的UDP-glucuronosyltransferase (UGT) 异型是药物清除和相互作用的关键.
研究的目的:
- 开发机器学习模型来预测UDP-glucuronosyltransferase (UGT) 介导的药物代谢.
- 调查基于联体 (LB) 和基于结构 (SB) 建模方法的联合疗效,用于UGT代谢预测.
- 专注于UGT2B7和UGT2B15异型,这对药物代谢和相互作用至关重要.
主要方法:
- 采用分子动力学 (MD) 和对接模拟来分析使用AlphaFold结构的UGT异形结合机制.
- 开发了使用随机森林算法和MetaQSAR数据库数据的二进制分类模型.
- 在对接衍生特征上训练了SB模型,在物理化学和结构描述上训练了LB模型.
主要成果:
- 与基于结构 (SB) 的模型相比,基于质体 (LB) 的模型单独显示出更高的性能.
- 结合LB和SB模型的共识策略显著提高了预测准确性.
- 整合LB和SB方法表明,它们为增强的预测提供了补充信息.
结论:
- 结合基于连接体和基于结构的机器学习模型,可以更准确地预测UGT介导的药物代谢.
- LB和SB方法的互补性强调了药物代谢研究中综合策略的好处.
- 这种综合方法提高了在早期药物发现阶段对药物稳定性和安全性的预测.
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