論文の概要: QComp: A QSAR-Based Data Completion Framework for Drug Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11703v1
• Date: Mon, 20 May 2024 00:01:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:43:16.075998
• Title: QComp: A QSAR-Based Data Completion Framework for Drug Discovery
• Title（参考訳）: QComp: 医薬品発見のためのQSARベースのデータ補完フレームワーク
• Authors: Bingjia Yang, Yunsie Chung, Archer Y. Yang, Bo Yuan, Xiang Yu,
• Abstract要約: 生体内および生体内実験では、化合物の有効性と毒性に関連する生化学的活性が明らかにされている。 実験データは、巨大な、絶え間なく進化し、スパースなデータセットに蓄積される。 この問題に対処するデータ補完フレームワークであるQSAR-Complete (QComp) を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.368383542874863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In drug discovery, in vitro and in vivo experiments reveal biochemical activities related to the efficacy and toxicity of compounds. The experimental data accumulate into massive, ever-evolving, and sparse datasets. Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) models, which predict biochemical activities using only the structural information of compounds, face challenges in integrating the evolving experimental data as studies progress. We develop QSAR-Complete (QComp), a data completion framework to address this issue. Based on pre-existing QSAR models, QComp utilizes the correlation inherent in experimental data to enhance prediction accuracy across various tasks. Moreover, QComp emerges as a promising tool for guiding the optimal sequence of experiments by quantifying the reduction in statistical uncertainty for specific endpoints, thereby aiding in rational decision-making throughout the drug discovery process.
• Abstract（参考訳）: 薬物発見において、in vitroおよびin vivo実験は化合物の有効性と毒性に関連する生化学的活性を明らかにする。 実験データは、巨大な、絶え間なく進化し、スパースなデータセットに蓄積される。 化合物の構造情報のみを用いて生化学的活動を予測する定量的構造-活性関係モデル(QSAR)は、研究の進展に伴い、進化する実験データを統合する上での課題に直面している。 この問題に対処するデータ補完フレームワークであるQSAR-Complete (QComp) を開発した。 既存のQSARモデルに基づいて、QCompは実験データに固有の相関を利用して、様々なタスクにおける予測精度を向上させる。 さらに、QCompは、特定のエンドポイントに対する統計的不確実性の低下を定量化し、薬物発見プロセス全体を通して合理的な意思決定を支援することによって、実験の最適なシーケンスを導くための有望なツールとして出現する。

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