CACHE (Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments): A public–private partnership benchmarking initiative to enable the development of computational methods for hit-finding
Notice bibliographique
Résumé
One aspirational goal of computational chemistry is to predict potent and drug-like binders for any protein, such that only those that bind are synthesized. In this Roadmap, we describe the launch of Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments (CACHE), a public benchmarking project to compare and improve small-molecule hit-finding algorithms through cycles of prediction and experimental testing. Participants will predict small-molecule binders for new and biologically relevant protein targets representing different prediction scenarios. Predicted compounds will be tested rigorously in an experimental hub, and all predicted binders as well as all experimental screening data, including the chemical structures of experimentally tested compounds, will be made publicly available and not subject to any intellectual property restrictions. The ability of a range of computational approaches to find novel binders will be evaluated, compared and openly published. CACHE will launch three new benchmarking exercises every year. The outcomes will be better prediction methods, new small-molecule binders for target proteins of importance for fundamental biology or drug discovery and a major technological step towards achieving the goal of Target 2035, a global initiative to identify pharmacological probes for all human proteins. Critical Assessment of Computational Hit-finding Experiments (CACHE) is a public benchmarking project to compare and improve computational small-molecule hit-finding approaches through cycles of prediction, compound synthesis and experimental testing. By that, CACHE will enable a more efficient and effective approach to hit identification and drug discovery.
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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 | 0,100 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».