"Several Birds with One Stone": Exploring the Potential of AI Methods for Multi-Target Drug Design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Drug discovery is a time-consuming and expensive process. Artificial intelligence (AI) methodologies have been adopted to cut costs and speed up the drug development process, serving as promising in silico approaches to efficiently design novel drug candidates targeting various health conditions. Most existing AI-driven drug discovery studies follow a single-target approach which focuses on identifying compounds that bind a single target (i.e., one-drug-one-target approach). Polypharmacology is a relatively new concept that takes a systematic approach to search for a compound (or a combination of compounds) that can bind two or more carefully selected protein biomarkers simultaneously to synergistically treat the disease. Recent studies have demonstrated that multi-target drugs offer superior therapeutic potentials compared to single-target drugs. However, it is intuitively thought that searching for multi-target drugs is more challenging than finding single-target drugs. At present, it is unclear how AI approaches perform in designing multi-target drugs. Results: In this paper, we comprehensively investigated the performance of multi-objective AI approaches for multi-target drug design. Conclusion: Our findings are quite counterintuitive demonstrating that, in fact, AI approaches for multi-target drug design are able to efficiently generate more high-quality novel compounds than the single-target approaches while satisfying a number of constraints.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».