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GOSTARホワイトペーパー_機械学習比較分析

最終更新日: 2022/09/16

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。


薬物の溶解性の低さは、創薬開発における主な障害の1つであり、探索されるターゲットの選択と強く関連している。
溶解度は吸収に重要であり、全身への作用が保証される場合、治療効果を得るために十分に高い薬物血中濃度を達成するためには、腸液における許容可能な溶解度が必要である。化合物の溶解度は、その吸収、分布、代謝、排泄、毒性(ADMET)プロファイルに影響を与える。ADMET特性が十分な品質である薬剤候補のみが、さらなる開発に進めることができる。

■SARデータベース
機械学習の手法は、分子の特性に関する研究を再構築している。これらの手法のトレーニングやテストに使用されるデータセットが優れていればいるほどより堅牢な結果が期待できる。
このホワイトペーパーでは、そのようなSARデータベースを2つ比較する。 GOSTARは創薬のための世界最大級の構造活性相関(SAR)データベースであり、MoleculeNetは複数の公開データセットから構成され、評価のためのメトリックを確立し、機械学習を使用して化合物を評価するための複数の既提案アルゴリズムのオープンソース実装を提供している。

関連情報

GOSTAR | Excelraの世界最大級SARデータベース
GOSTAR | Excelraの世界最大級SARデータベース 製品画像
Excelra のGOSTARは世界最大のSARコンテンツを一元化されたのデータソースとして提供し、研究者は興味のあるターゲット周辺の既知の化学空間を徹底的に探索することができます。

 このデータベースは、機能アッセイ、in vitroおよびin vivo試験からデータセットを抽出し、充実させる当社の科学チームによって手動でキュレーションされています。SAR、物理化学、代謝、ADME、毒性プロファイルを含む様々な低分子活性が、GOSTARに収録されています。

 GOSTARは、in vitroおよびin vivo(酵素および細胞ベースモデル)実験により得られた既知化合物と標的の定量的結合相互作用を表す大規模データセットです。すぐに解析可能な高品質なデータを提供しますので、AI/ML(機械学習技術)のトレーニングデータとして好適です。迅速に、特定のターゲットの活性予測やADMET特性の予測モデルを構築することができ創薬の加速に寄与します。

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