Prediction of Antibiotic Activity against Burkholderia cenocepacia Using a Machine Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental challenge in antibiotic discovery is finding new bioactive compound classes. Due to the longer timeframe and higher cost associated with conventional approaches, it has become imperative to adopt alternative antibiotic discovery paradigms. Advances in computational processing capacity enabled expanding chemical space. The expanded space allowed generation of vast, chemically diverse virtual compound libraries containing billions of compounds. In this study, we exploited the machine learning (ML) model’s ability to make predictive models and applied it to predict growth inhibitory activity in chemical scaffolds outside the training dataset. We employed a Directed-Message Passing Neural Network (D-MPNN) approach to train binary classification and regression ML models on a high-throughput screening dataset performed against Burkholderia cenocepacia previously in our laboratory. The D-MPNN belongs to Spatial-based Convolutional Graph Neural Networks (ConvGNNs), an end-to-end neural network that generates the graph representation of a molecule after iterative message passing process through molecular bonds. To avoid over-fitting and enhance the accuracy of the prediction, we additionally fed the model with 200 global molecular descriptors. The model was further optimized using Bayesian hyperparameter optimization and ensembling. The trained model attained a receiver operating characteristic curve-area under the curve (ROC-AUC) of 0.823. As a proof of principle, we employed the trained ML model to predict the bioactivity of 1,615 FDA-approved compounds and tested the bioactivity of the top 100 ranked compounds in vitro. We found 17 growth-inhibitory compounds with a linear correlation between the predicted rank and the activity. This work highlights the application of ML approaches to rapidly explore chemically diverse, ultra-large compound libraries and discern potential compounds in an inexpensive fashion, thus increasing the chance to discover early lead compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».