基于机器学习的DPP-Ⅳ抑制剂的虚拟筛选

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二肽基肽酶Ⅳ(DPP-Ⅳ)是2型糖尿病的热门治疗靶点之一,广泛分布于人体组织和器官1。DPP-Ⅳ抑制剂通过抑制内源性肠促胰岛激素(GIP)的降解,提高胰高血糖素样肽(GLP-1)的浓度,从而起到降低血糖的作用2。本文利用朴素贝叶斯3(na(i|¨)ve Bayesian,NB)和递归分区4(recursive partitioning,RP)这两种机器学习的方法,建立DPP-Ⅳ抑制剂的筛选模型,旨在发现具有新骨架的活性分子。我们收集了2683个结构多样的DPP-Ⅳ抑制剂,以筛选出的最优分子性质和结构指纹作为描述符,建立了182个预测模型。其中最佳模型的整体预测精度可达到90%以上。最后,我们又收集了一系列骨架未包含在训练集中的分子作为外部测试集,进一步确证所建立模型的预测能力。结果显示RP模型的稳健性略优于NB模型。此外,基于结构指纹ECFP6的贝叶斯模型能产生DPP-Ⅳ抑制剂的优势片段,这些片段能用于设计DPP-Ⅳ抑制剂。
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