論文の概要: Accelerating Drug Safety Assessment using Bidirectional-LSTM for SMILES Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18919v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 18:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 01:25:56.716497
• Title: Accelerating Drug Safety Assessment using Bidirectional-LSTM for SMILES Data
• Title（参考訳）: SMILESデータにおける双方向LSTMによる薬物安全性評価の高速化
• Authors: K. Venkateswara Rao, Dr. Kunjam Nageswara Rao, Dr. G. Sita Ratnam,
• Abstract要約: Bi-Directional Long Short Term Memory (BiLSTM) は、入力分子配列を処理するリカレントニューラルネットワーク(RNN)の変種である。 提案した研究は、SMILES文字列にコードされたシーケンシャルパターンを理解することを目的としており、それによって分子の毒性を予測する。
• 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: Computational methods are useful in accelerating the pace of drug discovery. Drug discovery carries several steps such as target identification and validation, lead discovery, and lead optimisation etc., In the phase of lead optimisation, the absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity properties of lead compounds are assessed. To address the issue of predicting toxicity and solubility in the lead compounds, represented in Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) notation. Among the different approaches that work on SMILES data, the proposed model was built using a sequence-based approach. The proposed Bi-Directional Long Short Term Memory (BiLSTM) is a variant of Recurrent Neural Network (RNN) that processes input molecular sequences for the comprehensive examination of the structural features of molecules from both forward and backward directions. The proposed work aims to understand the sequential patterns encoded in the SMILES strings, which are then utilised for predicting the toxicity of the molecules. The proposed model on the ClinTox dataset surpasses previous approaches such as Trimnet and Pre-training Graph neural networks(GNN) by achieving a ROC accuracy of 0.96. BiLSTM outperforms the previous model on FreeSolv dataset with a low RMSE value of 1.22 in solubility prediction.
• Abstract（参考訳）: 計算法は、薬物発見のペースを加速するのに有用である。 薬剤発見には、ターゲットの同定、検証、鉛発見、鉛最適化などのいくつかのステップがあり、鉛最適化の段階では、鉛化合物の吸収、分布、代謝、排ガス、毒性が評価される。 Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES) で表される鉛化合物の毒性と溶解度を予測する問題に対処する。 SMILESデータを扱う様々なアプローチの中で、提案したモデルはシーケンスベースのアプローチを用いて構築された。 提案したBi-Directional Long Term Memory (BiLSTM) は、入力分子配列を処理するリカレントニューラルネットワーク(RNN)の変種である。 提案した研究は、SMILES文字列にコードされたシーケンシャルパターンを理解することを目的としており、それによって分子の毒性を予測する。 ClinToxデータセット上の提案モデルは、OC精度0.96を達成して、TrimnetやPre-training Graph Neural Network(GNN)といった従来のアプローチを上回る。 BiLSTMは、溶解度予測においてRMSE値が1.22であるFreeSolvデータセットの前のモデルより優れている。

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