XAI-ACSM:一个基于集体的可解释的人工智能框架,用于准确预测抗癌小分子
Nalini Schaduangrat1, Pakpoom Mookdarsanit2, S M Hasan Mahmud3
1Center for Research Innovation and Biomedical Informatics, Faculty of Medical Technology, Mahidol University, Bangkok 10700, Thailand.
一个新的可解释的人工智能 (XAI) 框架,XAI-ACSM,有效地使用SMILES符号识别抗癌小分子 (ACSM). 这种计算方法通过提高准确性和减少资源需求来增强药物发现.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 药物发现 药物发现
- 人工智能在瘤学中的应用
背景情况:
- 传统的癌症疗法面临着毒性和耐药性等挑战.
- 小分子药物在口服生物可用性和全身疗效方面具有优势.
- 机器学习 (ML) 加快了对抗癌症候选药物的识别.
研究的目的:
- 开发一个新的基于整体的可解释人工智能 (XAI) 框架,XAI-ACSM.
- 仅使用SMILES符号识别和描述抗癌小分子 (ACSMs).
- 提高抗癌药物发现管道的准确性和效率.
主要方法:
- 开发了一个整体XAI框架 (XAI-ACSM),集成ML算法和分子描述器.
- 从五个编码方案评估了五个ML算法和14个分子描述符.
- 构建了70个基线模型,并使用概率平均计算整合了表现最好的模型.
主要成果:
- 在交叉验证和独立测试中,XAI-ACSM的性能优于基线模型和现有方法.
- 在独立测试数据上实现了高精度 (0.826),特异性 (0.926) 和MCC (0.666).
- 在FDA批准的药物中确定了潜在的ACSM,通过分子对接验证.
结论:
- XAI-ACSM提供了一种实用且高效的方法,用于选化学图书馆,以找到潜在的ACSM.
- 该框架有助于识别具有有限现有表征的化合物.
- 减少了抗癌药物发现过程中的时间和资源需求.
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