論文の概要: In Silico Prediction of Blood-Brain Barrier Permeability of Chemical Compounds through Molecular Feature Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09484v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 19:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:15:13.448821
• Title: In Silico Prediction of Blood-Brain Barrier Permeability of Chemical Compounds through Molecular Feature Modeling
• Title（参考訳）: 分子特性モデリングによる化合物の血液脳バリア透過性のシリコ予測
• Authors: Tanish Jain, Praveen Kumar Pandian Shanmuganathan
• Abstract要約: 中枢神経系障害を治療する新薬の開発は、血液脳関門をまたぐ浸透効果の低下により、ユニークな課題を呈している。 本研究では,化学物質の特徴を解析するMLモデルを用いて,この問題を軽減することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The introduction of computational techniques to analyze chemical data has given rise to the analytical study of biological systems, known as "bioinformatics". One facet of bioinformatics is using machine learning (ML) technology to detect multivariable trends in various cases. Amongst the most pressing cases is predicting blood-brain barrier (BBB) permeability. The development of new drugs to treat central nervous system disorders presents unique challenges due to poor penetration efficacy across the blood-brain barrier. In this research, we aim to mitigate this problem through an ML model that analyzes chemical features. To do so: (i) An overview into the relevant biological systems and processes as well as the use case is given. (ii) Second, an in-depth literature review of existing computational techniques for detecting BBB permeability is undertaken. From there, an aspect unexplored across current techniques is identified and a solution is proposed. (iii) Lastly, a two-part in silico model to quantify likelihood of permeability of drugs with defined features across the BBB through passive diffusion is developed, tested, and reflected on. Testing and validation with the dataset determined the predictive logBB model's mean squared error to be around 0.112 units and the neuroinflammation model's mean squared error to be approximately 0.3 units, outperforming all relevant studies found.
• Abstract（参考訳）: 化学データを分析するための計算技術の導入により、「バイオインフォマティクス」として知られる生物学的システムの分析研究が始まった。 バイオインフォマティクスの1つの側面は、機械学習(ML)技術を使用して、さまざまなケースにおける多変量トレンドを検出することである。 最も重要な症例は、血液脳関門(BBB)透過性の予測である。 中枢神経系障害を治療する新薬の開発は、血液脳関門をまたぐ浸透効果の低下により、ユニークな課題を呈している。 本研究では,化学特性を解析するMLモデルを用いてこの問題を軽減することを目的とする。 そうするために (i)利用事例と同様に、関連する生物学的システムやプロセスについて概説する。 第二に、BBB透過性を検出するための既存の計算手法の詳細な文献レビューを行う。 そこから、現在の技術で探索されていない側面を特定し、解決策を提案する。 (iii) 最後に, 受動拡散によりbbb全体で定義された特徴を有する薬物の透過性を定量化するシリコモデルの2部構成法を開発し, 試験し, 反映した。 データセットによるテストと検証により、予測的logBBモデルの平均2乗誤差は0.112単位、神経炎症モデルの平均2乗誤差は0.3単位と判定され、関連するすべての研究を上回った。

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