一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法及系统，涉及计算机辅助药物筛选领域。首先获取已知特性的化合物数据及靶器官毒性数据并进行优化，得到样本集。然后计算样本集中的化合物对应的分子描述符和分子指纹，并基于融合的思想构建药物诱导靶器官毒性的胶囊神经网络模型、贝叶斯模型和递归分割决策树模型。之后利用5倍交叉验证法和独立测试集分别对模型进行验证再优化，得到三个并行的预测模型用于一致性评价。从而帮助研究者在药物设计和发现阶段提前对新化合物的靶器官毒性进行预测，为靶器官毒性化合物的优化修饰及作用机理提供指导，提高研发成功率。提高研发成功率。提高研发成功率。

【技术实现步骤摘要】
一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机辅助药物筛选领域，具体而言，涉及一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法及系统。

技术介绍

[0002]现代药物的研发过程是一种探索能够与特异治疗标靶相互作用并具有良好的吸收、分布、代谢和排泄性质化合物的过程。据统计，新药研发失败约有30％是由于存在安全性问题而导致的。为了有效提高药物开发率和成功率，需要在药物研发的早期阶段对化合物的毒性进行评价并将毒性较强的化合物尽早排除。传统的药物毒性预测方法主要使用基于动物活体实验的毒理学实验方法对药物毒性进行预测。由于需要在活体动物上验证药物的实际应用效果，所以传统方法存在着周期长、花费高且需要耗费大量活体动物等缺点。
[0003]而随着信息技术的发展，国内外研究开始尝试利用机器学习与化合物结构特征建立计算机模型来辅助预测药物靶器官毒性，但其往往面临以下问题：1)着重于预测临床前研究的容易发现的毒性，如急性毒性、致癌性及刺激性等，缺少对药物诱导靶器官毒性的研究和预测；2)并未对具有靶器官毒性化合物的结构特征展开深入分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法，其特征在于，包括：获取已知特性的化合物数据及靶器官毒性数据，并利用Accelrys Discovery Studio对化合物进行优化，得到样本集；计算样本集中的化合物对应的分子描述符和分子指纹，并进行预处理；构建药物诱导靶器官毒性的胶囊神经网络模型、贝叶斯模型和递归分割决策树模型，利用样本集中的数据分别进行超参数优化，并利用5倍交叉验证法进行性能验证；利用独立测试集分别对三个模型进行再优化，得到并行的胶囊神经网络靶器官毒性预测模型、贝叶斯靶器官毒性预测模型、递归分割树靶器官毒性预测模型以及靶器官毒性相关的分子描述符与毒性分子片段。2.如权利要求1所述的一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法，其特征在于，所述获取已知特性的化合物数据及靶器官毒性数据的步骤包括：从ChEMBL、PDBbind数据库获取小分子及小分子
‑
蛋白质复合物数据；按照预设规则分别对小分子及小分子
‑
蛋白质复合物数据进行处理和筛选；获取靶器官毒性数据，包括心脏毒性、肝毒性、肺毒性及肾脏毒性数据。3.如权利要求1所述的一种药物诱导靶器官毒性预测模型的构建方法，其特征在于，构建药物诱导靶器官毒性的胶囊神经网络模型之前，对所述分子描述符进行预处理的方式为：对分子描述符进行筛选，包括：1)去除相对方差小于0.05％的分子描述符；2)删除样本中含有80％及以上的相同数值的分子描述符；3)对于任一对相关系数大于0.95的分子描述符，去除其中任一分子描述符；4)去除值为0的分子描述符；对筛选后的分子描述符进行标准化处理，计算方式为：其中，x是分子描述符的初始值，x*是标准化后的值，x
max
和x
min
分别是分子描述符的最大值和最小值。4.如权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王译伟，吴建明，刘源，刘小凤，
申请(专利权)人：西南医科大学，
类型：发明
国别省市：