Machine Learning-Augmented Docking. 1. CYP inhibition prediction
Notice bibliographique
Résumé
A significant portion of the oxidative metabolism carried out by the human body is accomplished by six Cytochrome P450 (CYP) enzymes. The binding of small molecules to these enzymes affects drug activity and half-life. Additionally, the inhibition or induction of a CYP isoform by a drug can lead to drug-drug interactions, which in turn can lead to toxicity. In order to predict CYP inhibition, a variety of computational methods have been used, with docking methods being less accurate than machine learning (ML) methods. However, the latter learning methods are sensitive to training data and show reduced accuracy on test sets outside of the chemical space of the training set. In contrast, docking methods do not have this generalization issue and allow for visual analysis. We hypothesize that combining ML methods with docking can lead to improved results when predicting CYP inhibition. To test this hypothesis, we pair our in-house docking program FITTED with several ML techniques to investigate the accuracy and transferability of this hybrid methodology, which we term ML-augmented docking. We find that ML-augmented docking can significantly improve the accuracy of docking software while showing that using ligand features only provides similar accuracy. The generalisability of our docking and ligand-only ML models shows that the ML-augmented docking is modestly more generalizable than ligand machine learning.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».