Modeling of New Agents with Potential Antidiabetic Activity Based on Machine Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a growing global health challenge, expected to affect over 600 million people by 2045. The discovery of new antidiabetic agents remains resource-intensive, motivating the use of machine learning (ML) for virtual screening based on molecular structure. In this study, we developed a predictive pipeline integrating two distinct descriptor types: high-dimensional numerical features from the Mordred library (>1800 2D/3D descriptors) and categorical ontological annotations from the ClassyFire and ChEBI systems. These encode hierarchical chemical classifications and functional group labels. The dataset included 45 active compounds and thousands of inactive molecules, depending on the descriptor system. To address class imbalance, we applied SMOTE and created balanced training and test sets while preserving independent validation sets. Thirteen ML models—including regression, SVM, naive Bayes, decision trees, ensemble methods, and others—were trained using stratified 12-fold cross-validation and evaluated across training, test, and validation. Ridge Regression showed the best generalization (MCC = 0.814), with Gradient Boosting following (MCC = 0.570). Feature importance analysis highlighted the complementary nature of the descriptors: Ridge Regression emphasized ClassyFire taxonomies such as CHEMONTID:0000229 and CHEBI:35622, while Mordred-based models (e.g., Random Forest) prioritized structural and electronic features like MAXsssCH and ETA_dEpsilon_D. This study is the first to systematically integrate and compare structural and ontological descriptors for antidiabetic compound prediction. The framework offers a scalable and interpretable approach to virtual screening and can be extended to other therapeutic domains to accelerate early-stage 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».