集群验证图形神经网络用于从公共数据中P-gp基体预测
Tomoyuki Enokiya1,2, Takamasa Yamaguchi2
1Laboratory of Pharmacoinformatics, Department of Pharmaceutical Sciences, Faculty of Pharmaceutical Sciences, Suzuka University of Medical Science, 3500-3 Minamitamagaki-Cho, Suzuka, Mie 513-8670, Japan.
我们开发了一个图形神经网络 (GNN) 分类器来预测P-glycoprotein (P-gp) 基质,克服实验方法和小数据集的局限性. 该工具通过早期识别潜在的P-gp相互作用,有助于药物开发.
科学领域:
- 药理学和毒理学 药理学和毒理学
- 计算化学计算化学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- P-glycoprotein (P-gp) 是一个关键的排泄物运输体,影响药物的吸收和分布.
- 实验性P-gp基质鉴定具有挑战性,耗时,并且难以扩展.
- 现有的in silico模型经常受到有限和异质数据集的困扰.
研究的目的:
- 开发一个强大的和可扩展的in silico模型来预测P-gp基质.
- 利用大型公共数据集和先进的机器学习来提高预测准确度.
- 为药物设计中早期ADME风险评估提供一个可解释的工具.
主要方法:
- 综合大型公共细胞毒性测定数据 (PubChem AID 1346986/1346987) 使用KEGG BRITE和FDA基质.
- 开发了一个图形神经网络 (GNN) 分类器,使用混合的TransformerConv/NNConv组合.
- 采用了严格的交叉验证方案,包括分层,基架和布蒂纳离开集群的方法.
主要成果:
- 在内部和外部数据集上,GNN组合 (MDR1-M4-HYB-v1) 实现了高性能,测试ROC-AUC值高达0.88.
- 该模型在独立的外部集 (ROC-AUC 0.899) 上显示出强大的预测能力.
- SHAP和替代分析确定了影响P-gp基质预测的关键分子特征,例如脂性和结能力.
结论:
- 公共数据驱动的GNN组合为P-gp基板预测提供了一个高性能和可解释的in silico工具.
- 该模型可以支持早期ADME风险评估和运送器意识的药物设计.
- 这种方法有助于优先考虑具有降低P-gp相互作用风险的候选药物.
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