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研究通過多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立藥物調(diào)控激酶譜的預(yù)測分析方法

作者:宋檢 時間:2022-12-12 來源:互聯(lián)網(wǎng)

蛋白激酶(protein kinases)是細胞功能的關(guān)鍵調(diào)節(jié)分子,是生物體內(nèi)*大且功能*多樣的基因家族之一。因此,激酶是開發(fā)治療癌癥、炎癥、糖尿病、心血管疾病和阿爾茲海默癥等相關(guān)疾病藥物的重要靶標。然而,由于激酶家族蛋白質(zhì)(特別是催化域)結(jié)構(gòu)的高度保守性,給高效選擇性激酶抑制劑的開發(fā)帶來了巨大挑戰(zhàn)。

二十一世紀以來,隨著計算機計算能力的迅猛提升和大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn),深度學(xué)習在機器學(xué)習算法的基礎(chǔ)上快速崛起,并在藥物研發(fā)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而,對許多尚未經(jīng)過充分深入研究的激酶靶標,目前已有的數(shù)據(jù)還遠遠達不到訓(xùn)練中等規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的量級。因此,傳統(tǒng)的單任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常難以取得較好的泛化性能。

為了解決這一問題,中國科學(xué)院上海藥物研究所蔣華良、鄭明月團隊采用了多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multitask deep neural network)建立分類模型解決化合物的激酶譜預(yù)測問題。多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過任務(wù)間的遷移學(xué)習,可以高效解決具有相關(guān)性的多類別分類問題,對于眾多激酶靶標,共享的保守催化域使得多重活性預(yù)測任務(wù)緊密相關(guān)。因此,利用多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效減少特定激酶數(shù)據(jù)不足對模型泛化性能的限制。此外,多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需建立一個模型即可對整體激酶譜進行預(yù)測,無需多次建模,并且通過使用共享表示減少了模型參數(shù)的規(guī)模,可以使模型的訓(xùn)練學(xué)習過程更加高效。

上述研究結(jié)果近期在線發(fā)表于Journal of Medicinal Chemistry,題為Deep Learning Enhancing Kinome-Wide Polypharmacology Profiling: Model Construction and Experiment Validation,并被選為封面論文。上海藥物所藥物設(shè)計與發(fā)現(xiàn)中心(DDDC)鄭明月為論文通訊作者,**作者是藥物發(fā)現(xiàn)與設(shè)計中心博士研究生李敘潼。

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