論文の概要: Discovering intrinsic multi-compartment pharmacometric models using Physics Informed Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00166v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 19:31:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 17:16:17.703240
• Title: Discovering intrinsic multi-compartment pharmacometric models using Physics Informed Neural Networks
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた内在型マルチコンパートメント薬理モデルの検出
• Authors: Imran Nasim, Adam Nasim,
• Abstract要約: 我々は、純粋にデータ駆動型ニューラルネットワークモデルであるPKINNを紹介する。 PKINNは、本質的なマルチコンパートメントベースの薬理学構造を効率的に発見し、モデル化する。 得られたモデルは、シンボリック回帰法によって解釈可能であり、説明可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pharmacometric models are pivotal across drug discovery and development, playing a decisive role in determining the progression of candidate molecules. However, the derivation of mathematical equations governing the system is a labor-intensive trial-and-error process, often constrained by tight timelines. In this study, we introduce PKINNs, a novel purely data-driven pharmacokinetic-informed neural network model. PKINNs efficiently discovers and models intrinsic multi-compartment-based pharmacometric structures, reliably forecasting their derivatives. The resulting models are both interpretable and explainable through Symbolic Regression methods. Our computational framework demonstrates the potential for closed-form model discovery in pharmacometric applications, addressing the labor-intensive nature of traditional model derivation. With the increasing availability of large datasets, this framework holds the potential to significantly enhance model-informed drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 薬理学モデルは、薬物の発見と開発において中心的な役割を担い、候補分子の進行を決定する決定的な役割を担っている。 しかしながら、このシステムを管理する数学的方程式の導出は労働集約的な試行錯誤プロセスであり、しばしば厳密なタイムラインによって制約される。 本研究では、純粋にデータ駆動型薬物動態インフォームドニューラルネットワークモデルであるPKINNを紹介する。 PKINNは、本質的なマルチコンパートメントベースの薬理学構造を効率的に発見し、モデル化し、それらの誘導体を確実に予測する。 得られたモデルは、シンボリック回帰法によって解釈可能であり、説明可能である。 我々の計算フレームワークは、従来のモデル導出の労働集約的な性質に対処し、薬理学応用におけるクローズドフォームモデル発見の可能性を示す。 大規模なデータセットが利用可能になるにつれて、このフレームワークはモデルインフォームドドラッグ発見を大幅に強化する可能性を秘めている。

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