超越坦尼莫托:一个已知的生物活性相似性指数增强了连接体发现
Gustavo Schottlender1, Juan Manuel Prieto2,3, Marcelo A Marti3,4
1Instituto de Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, CONICET, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina.
结构相似度指标错过了许多功能药物对. 新的生物活性相似性指数 (BSI) 机器学习模型识别了功能相等但结构不同的化合物,改善了药物发现.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 化学信息学 化学信息学
- 机器学习在药物发现中的作用
背景情况:
- 传统的结构相似度指标,如坦尼莫托系数 (TC),无法识别功能相关的化合物,在ChEMBL数据库中缺少60%的生物活性联结体对.
- 这种局限性在以联体为基础的药物发现中产生了显著的盲点,阻碍了识别结构上多样化但功能上相似的分子.
研究的目的:
- 通过开发一种新的机器学习模型来克服结构相似度指标的局限性,以识别功能相等的化学型.
- 引入生物活性相似性指数 (BSI) 来估计两个分子与相同或相关的蛋白质标结合的概率.
主要方法:
- 开发了生物活性相似性指数 (BSI),这是一个机器学习模型,使用Pfam定义的蛋白质组之间的离开一个蛋白质 (LOPO) 交叉验证进行训练.
- 比较了BSI与坦尼莫托系数 (TC) 和分子嵌入基线 (ChemBERTa,CLAMP) 的性能,使用共弦相似性.
- 开发了一种通用的跨家族模型 (BSI-Large) 以获得更广泛的应用性和微调性.
主要成果:
- 在各种蛋白质家族中,BSI显著优于TC和当前的分子嵌入方法.
- 在 ChEMBL v35 数据的追溯验证中,特定集团的 BSI 模型取得了最佳的丰富性能.
- 在对ADRA2B的虚拟选场景中,BSI从45.2 (TC) 大幅提高了下一个活性化合物的平均排名,从3.9提高到3.9,相比之下54.9 (ChemBERTa) 和28.6 (CLAMP).
结论:
- 生物活性相似性指数 (BSI) 有效地识别了功能上相当但结构上不相似的化合物,补充了现有的方法.
- BSI通过发现基于结构和基于嵌入的方法错过的远程化学型来增强成功的发现.
- BSI为扩大基于联体的药物发现和虚拟查的范围提供了一个有价值的工具.
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