可解释的机器学习来识别大麻素1受体激动剂
Sherwin S S Ng1, Yuk Lin Yong1, Justin S Y Tan1
1Forensics Centre of Expertise, Home Team Science and Technology Agency, 138507, Singapore.
机器学习模型可以预测CB1受体中的合成大麻素受体激动剂 (SCRA) 活性. 这种方法有助于为生物测试优先考虑化合物,提高识别新型SCRA的效率.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算化学计算化学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 合成大麻素受体激活剂 (SCRA) 与CB1受体相互作用,可能比天然激活剂产生更大的精神活性.
- 通过传统的生物测试来识别新型SCRA通常是耗时且低效的.
- 机器学习 (ML) 提供了一个有希望的补充方法,用于在药物发现中优先考虑化合物.
研究的目的:
- 开发和评估用于预测分子中CB1受体激素活性的机器学习算法.
- 在中度不平衡的数据集上评估ML模型的性能.
- 利用可解释性技术来解释模型预测及其与化学结构的关系.
主要方法:
- 探索各种机器学习算法来对CB1激动剂活性进行二元分类.
- 模型培训和验证使用22%的少数阶级代表数据集.
- 应用沙普利值用于模型可解释性和关键结构特征的识别.
主要成果:
- 实现了0.937 (准确度),0.814 (精度) 和0.933 (回忆) 的中位数预测得分.
- 通过广泛的评估,确定了开发的预测模型的局限性.
- 沙普利值与传统的结构-活性关系 (SAR) 研究显示一致.
结论:
- 机器学习模型可以有效预测CB1受体激动剂活性,有助于发现新型SCRAs.
- 可解释的AI方法,像Shapley值一样,为CB1激动的化学驱动器提供了洞察力.
- 这种基于ML的方法提高了识别潜在的治疗性或非法SCRA的效率.
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