{"title":"基于进化算法的QSAR逆研究","authors":"K. Hasegawa, Toshiro Kimura, K. Funatsu","doi":"10.2751/JCAC.10.10","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"定量的構造―活性相関 (Quantitative Structure-Activity Relationship: QSAR) は、古くから行われており、成功例も多い。しかしながら、予測精度の高いモデルを構築すると、逆にモデルの解釈が難しくなり、設計が困難な場合が多い。そこで、任意の構造をコンピュータで発生させて、モデルの予測値が高い構造だけを自動発生するQSAR逆設計のシステムを構築した。システムのコアとなる構造発生部分については、EA-Inventor (Evolutionary Algorithm-Inventor) を利用した。 SMILEで表記した初期構造を入力すると、交差、変異などの操作で新たな構造を生成する。発生した構造をQSARモデルで予測して、予測値をスコアとして返す。スコアが高い構造は残して、さらに、新たな構造を生成する。このような操作を複数回繰り返して、高いスコアを持つ構造が十分そろったら終了する。EA-Inventorを文献のトリプシン阻害剤データに適用した。スコアに利用するQSARモデルとして、CoMFA (comparative molecular field analysis) を採用した。学習セットと大きく異なる構造が発生した場合には、高いペナルティー値を加え、発生構造が学習セットから大きく逸脱しないように工夫をした。出力された構造は、トリプシンの構造と高い相補性を持っており、高い阻害活性が期待できる。今回は、阻害活性のQSARモデルの応用であるが、これに、ADME (absorption, distribution, metabolism, excretion) モデルや合成の難易度を加えることもできるので、より実用的な薬物設計が可能である。","PeriodicalId":41457,"journal":{"name":"Journal of Computer Aided Chemistry","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2009-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"4","resultStr":"{\"title\":\"Inverse QSAR Study Using Evolutionary Algorithm\",\"authors\":\"K. Hasegawa, Toshiro Kimura, K. Funatsu\",\"doi\":\"10.2751/JCAC.10.10\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"定量的構造―活性相関 (Quantitative Structure-Activity Relationship: QSAR) は、古くから行われており、成功例も多い。しかしながら、予測精度の高いモデルを構築すると、逆にモデルの解釈が難しくなり、設計が困難な場合が多い。そこで、任意の構造をコンピュータで発生させて、モデルの予測値が高い構造だけを自動発生するQSAR逆設計のシステムを構築した。システムのコアとなる構造発生部分については、EA-Inventor (Evolutionary Algorithm-Inventor) を利用した。 SMILEで表記した初期構造を入力すると、交差、変異などの操作で新たな構造を生成する。発生した構造をQSARモデルで予測して、予測値をスコアとして返す。スコアが高い構造は残して、さらに、新たな構造を生成する。このような操作を複数回繰り返して、高いスコアを持つ構造が十分そろったら終了する。EA-Inventorを文献のトリプシン阻害剤データに適用した。スコアに利用するQSARモデルとして、CoMFA (comparative molecular field analysis) を採用した。学習セットと大きく異なる構造が発生した場合には、高いペナルティー値を加え、発生構造が学習セットから大きく逸脱しないように工夫をした。出力された構造は、トリプシンの構造と高い相補性を持っており、高い阻害活性が期待できる。今回は、阻害活性のQSARモデルの応用であるが、これに、ADME (absorption, distribution, metabolism, excretion) モデルや合成の難易度を加えることもできるので、より実用的な薬物設計が可能である。\",\"PeriodicalId\":41457,\"journal\":{\"name\":\"Journal of Computer Aided Chemistry\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2009-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"4\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of Computer Aided Chemistry\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.2751/JCAC.10.10\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Computer Aided Chemistry","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2751/JCAC.10.10","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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