基于图神经网络的抗结核杆菌药物虚拟筛选模型的建立及应用

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[目的] 构建和比较抗结核杆菌药物虚拟筛选模型,助力抗结核药物的研发。[方法]本研究提出一种基于课程式学习优化的图神经网络模型GNN-MTB,用于抗结核杆菌抑制剂的虚拟筛选。进一步,从开放数据库中收集整理抗结核杆菌药物筛选相关基准数据集,将GNN-MTB与四种常规机器学习模型和两种图神经网络模型在基准数据集上进行性能比较。[结果] 在包含10,789条抗结核杆菌药物虚拟筛选实验数据中的分析结果显示,GNN-MTB模型的预测性能(AUC:0.912,AUPR: 0.679)优于传统的机器学习模型和图神经网络模型的性能表现(平均AUC:0.878-0.900,平均AUPR:0.600-0.673),平均AUC和AUPR的最大提升幅度达3.87%和13.17%。同时,本研究开源GNN-MTB模型并构建了抗结核杆菌药物虚拟筛选预测工具以供广大抗结核杆菌药物研究者使用(https://github.com/gu-yaowen/GNN-MTB)。[局限] 抗结核杆菌药物虚拟筛选模型建模可进一步纳入药物敏感性和菌株耐药性相关分析。[结论] 本研究提出的抗结核杆菌药物虚拟筛选模型GNN-MTB取得了良好性能,可进一步探索将其应用于抗结核病药物研发。同时,本研究框架也可为其它疾病药物的虚拟筛选提供参考。
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