論文の概要: YZS-model: A Predictive Model for Organic Drug Solubility Based on Graph Convolutional Networks and Transformer-Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19136v3
• Date: Sun, 7 Jul 2024 14:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 00:50:23.798926
• Title: YZS-model: A Predictive Model for Organic Drug Solubility Based on Graph Convolutional Networks and Transformer-Attention
• Title（参考訳）: YZS-model: Graph Convolutional NetworksとTransformer-Attentionに基づく有機医薬品溶解度予測モデル
• Authors: Chenxu Wang, Haowei Ming, Jian He, Yao Lu,
• Abstract要約: 従来の溶解度予測技術は、しばしば分子トラクチャーの複雑な性質を捉えるのに失敗し、予測と実際の結果の間に顕著な違いをもたらす。 本研究では,注目に基づくトランスフォーマー,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク,GCN(Graph Convolutional Networks)を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 相関係数(R2$)が0.59、ルート平均角誤差(RMSE)が0.57、ベンチマークモデルのスコアが0.52(R2$)と0.61(RMSE)を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80307396100868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The accurate prediction of drug molecule solubility is essential for determining their therapeutic effectiveness and safety, influencing the drug's ADME processes. Traditional solubility prediction techniques often fail to capture the complex nature of molecular tructures, leading to notable deviations between predictions and actual results. For example, the Discussion on Advanced Drug-Like Compound Structures. Lusci highlighted issues in capturing crucial cyclic structural information in molecules with ring structures. To overcome this issue, our research introduces a novel deep learning framework combining attention-based transformers, Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Graph Convolutional Networks (GCN), aimed at enhancing the precision of solubility predictions. Utilizing a training set of 9,943 compounds and testing on an anticancer compound dataset, our method achieved a correlation coefficient ($R^2$) of 0.59 and a Root Mean Square Error (RMSE) of 0.57, which outperforms the benchmark models' scores of 0.52 ($R^2$) and 0.61 (RMSE). Importantly, in an additional independent test, our model significantly outperformed the baseline with an RMSE of 1.05 compared to 1.28, a relative accuracy improvement of 45.9%. This research not only demonstrates the vast potential of deep learning for improving solubility prediction accuracy but also offers novel insights for drug design and selection in the future. Continued efforts will be directed towards optimizing the model architecture and extending its application to better support the drug development process, underscoring the pivotal role of deep learning in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 薬物分子溶解性の正確な予測は、薬のADMEプロセスに影響を与える治療効果と安全性を決定するために不可欠である。 従来の溶解度予測技術は、しばしば分子トラクチャーの複雑な性質を捉えるのに失敗し、予測と実際の結果の間に顕著な違いをもたらす。 例えば、先進的な薬物様化合物構造に関する議論である。 ルシは環構造を持つ分子において重要な循環構造情報を取得する際の問題を強調した。 そこで本研究では,注目に基づくトランスフォーマー,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワーク,および可溶性予測の精度向上を目的としたGraph Convolutional Networks (GCN) を組み合わせた新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 9,943の化合物のトレーニングセットと抗がん化合物データセットを用いた試験により, 相関係数0.59, 根平均角誤差0.57, ベンチマークモデルのスコア0.52(R^2$)と0.61(RMSE)を上回った。 追加の独立試験では, RMSEが1.05, RMSEが1.28, 相対精度が45.9%であった。 本研究は, 溶解度予測精度を向上させるためのディープラーニングの可能性を示すだけでなく, 薬物の設計と選択に関する新たな知見を提供する。 継続的な取り組みは、モデルアーキテクチャの最適化と、薬物開発プロセスのより良いサポートのためにそのアプリケーションの拡張に向けられ、薬物発見における深層学習の重要な役割を浮き彫りにする。

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