多目标抑制剂的计算优先级:可解释的QSAR和基于对接的AChE/BACE1双化学型的基于对接的发现
İsa Bozkır1,2, Merve Seda İbişoğlu2,3, İlknur Kayıkçıoğlu Bozkır4
1Department of Medical Services and Techniques, Gumushane Health Services Vocational School, Gumushane University, Gümüşhane, Turkey.
这项研究开发了可解释的QSAR模型,以确定阿尔茨海默病的双重乙胆酶 (AChE) 和β-分泌酶 (BACE1) 抑制剂. 最好的模型优先考虑具有有希望的中枢神经系统特性和药物相似性的化合物进行进一步测试.
科学领域:
- * 医学化学和化学信息学
- * 计算机化药物发现
- * 神经科学和药理学
背景情况:
- *阿尔茨海默病 (AD) 是一种多因素的神经退行性疾病.
- * 乙胆酶 (AChE) 和β-分泌酶 (BACE1) 的双抑制是阿尔茨海默病的关键治疗策略.
- * 开发有效的双重抑制剂需要强大的优先级方法.
研究的目的:
- * 开发可解释的定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,以优先考虑双重ACHE/BACE1抑制剂.
- * 确定新的化学支架,对阿尔茨海默病具有潜在的治疗价值.
- *为药物发现建立一个可重复的计算管道.
主要方法:
- *使用精心策划的ChEMBL数据库进行定量结构-活动关系 (QSAR) 建模.
- * 采用严格的数据标准化,重复删除和异常选.
- * 基于基架的嵌套交叉验证的基准多个机器学习分类器和分子指纹.
- * 应用沙普利添加式解释 (SHAP) 模型解释性和候选评价的分子对接.
- *使用瑞士ADME和pkCSM评估了药理动力学特性.
主要成果:
- *顶部梯度增强决策树 (GBDT) 模型与扩展连接指纹6 (ECFP6) 结合,显示出强大的预测性能 (回忆≈1.00,PR-AUC≈0.84,MCC≈0.81).
- *SHAP分析确定了关键的子结构,包括芳香和结合部分,有助于双重抑制.
- * 分子对接确定了有前途的候选物 (例如CHEMBL5082250,CHEMBL1651126,CHEMBL1651127) 对ACHE和BACE1.1具有有利的结合亲缘关系.
- * 在形分析中显示了有利的中枢神经系统 (CNS) 透和口服药物相似性.
结论:
- *开发的QSAR工作流提供了一种透明和可重复的方法来优先考虑双重ACHE/BACE1抑制剂.
- * 该研究提名了几种新型化学型,用于阿尔茨海默病研究中的实验验证.
- *这种方法通过整合预测建模和in silico评估来加速发现潜在的治疗方法.
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