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Updated: Jan 11, 2026
05:14
A Doxorubicin-Induced Murine Model of Dilated Cardiomyopathy In Vivo
Published on: May 16, 2020
5.3K
通过LLM辅助建模,通过降低心脏毒性的Doxorubicin替代品的in-silico识别
Debojyoti Das1, Debdutta Chakraborty2
1Department of Chemistry and Biochemistry, Texas Tech University, Lubbock, TX, USA.
Journal of molecular graphics & modelling
|November 12, 2025
概括
使用对接,分子动力学和大型语言模型 (LLM) 的新混合计算方法确定了一种更安全的 antracycline 类比. 与 doxorubicin 相比,Ligand-2 显示出有希望的药理动力学和降低的毒性.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 药物发现 药物发现
背景情况:
- 像多克索鲁比这样的类人环素是有效的抗癌药物,但有局限性.
- 心脏毒性和清除不良是当前人类循环素的重大缺点.
研究的目的:
- 开发一种混合计算管道,用于预测潜在抗癌剂的ADME/ADMET特性.
- 为了确定一个更安全的Anthracycline类似物,具有更好的药理动力学特征.
主要方法:
- 集成对接 (2375次运行),分子动力学 (MD) 模拟,以及用于属性预测的大型语言模型 (LLM).
- 利用随机森林 (RF) 和沙普利添加物解释 (SHAP) 进行毒性分类和模型解释性.
主要成果:
- 利干-2 呈现出强烈的 UGT1A9 亲和力和最小的拓酶IIβ 相互作用.
- 基于LLM的回归预测了有利的吸收 (R2 > 0.89) 和清除 (R2 = 0.840).
- 射频模型在hERG II抑制预测方面达到92%的准确性,SHAP识别了关键的分子驱动因素.
结论:
- 由于可比或改进的药理动力学,利甘德-2 显示出作为更安全的 antracycline 模拟剂的潜力.
- 混合计算方法有效预测ADME/ADMET特性,并有助于药物设计.
