論文の概要: Predicting Drug Solubility Using Different Machine Learning Methods -- Linear Regression Model with Extracted Chemical Features vs Graph Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12325v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 01:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 18:17:40.495902
• Title: Predicting Drug Solubility Using Different Machine Learning Methods -- Linear Regression Model with Extracted Chemical Features vs Graph Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 異なる機械学習手法による薬物溶解度予測 -抽出化学特性とグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた回帰モデル-
• Authors: John Ho, Zhao-Heng Yin, Colin Zhang, Nicole Guo, Yang Ha
• Abstract要約: 我々は、線形回帰モデルとグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)モデルという2つの機械学習モデルを用いて、様々な実験データセットを用いた。 現在のGCNNモデルは解釈可能性に制限があるが、線形回帰モデルは、基礎となる要因の詳細な分析を可能にする。 化学の観点からは, 線形回帰モデルを用いて, 個々の原子種と官能基が全体の溶解度に及ぼす影響を解明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8936798735951967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the solubility of given molecules remains crucial in the pharmaceutical industry. In this study, we revisited this extensively studied topic, leveraging the capabilities of contemporary computing resources. We employed two machine learning models: a linear regression model and a graph convolutional neural network (GCNN) model, using various experimental datasets. Both methods yielded reasonable predictions, with the GCNN model exhibiting the highest level of performance. However, the present GCNN model has limited interpretability while the linear regression model allows scientists for a greater in-depth analysis of the underlying factors through feature importance analysis, although more human inputs and evaluations on the overall dataset is required. From the perspective of chemistry, using the linear regression model, we elucidated the impact of individual atom species and functional groups on overall solubility, highlighting the significance of comprehending how chemical structure influences chemical properties in the drug development process. It is learned that introducing oxygen atoms can increase the solubility of organic molecules, while almost all other hetero atoms except oxygen and nitrogen tend to decrease solubility.
• Abstract（参考訳）: 特定の分子の溶解度を予測することは、製薬業界では依然として重要である。 本研究では,現代コンピューティング資源の能力を活用して,この幅広い研究課題を再考する。 様々な実験データセットを用いて,線形回帰モデルとグラフ畳み込みニューラルネットワーク(gcnn)モデルという2つの機械学習モデルを用いた。 どちらの手法も合理的な予測が得られ、GCNNモデルは最高の性能を示した。 しかし,現在のGCNNモデルでは解釈可能性に制限がある一方で,線形回帰モデルでは特徴重要度分析による基礎因子の詳細な分析が可能であるが,データセット全体のインプットや評価がさらに必要である。 化学の立場から, 線形回帰モデルを用いて, 個々の原子種と官能基が全体の溶解度に与える影響を解明し, 化学構造が医薬品開発過程の化学的性質に与える影響を理解することの重要性を強調した。 酸素原子の導入は有機分子の溶解度を増大させるが、酸素や窒素以外のほとんどのヘテロ原子は溶解度を低下させる傾向にある。

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