【摘 要】
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以生物化学实验为基础的现代医药研发需要经历复杂的过程,其中药物小分子化合物和靶蛋白之间的相互作用是开发药物的关键,小分子化合物数量规模庞大,从中找出可能与靶蛋白相互作用的进行实验,既需要大量资源,又耗费时间。因此使用计算机辅助药物研究不失为一种方便又快捷的途径。尤其是深度学习技术经过了十几年的迅速发展后,开始应用到各个领域,在医学领域取得了许多进展。结合深度学习技术对药物和靶蛋白的绑定关系做出预测
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以生物化学实验为基础的现代医药研发需要经历复杂的过程,其中药物小分子化合物和靶蛋白之间的相互作用是开发药物的关键,小分子化合物数量规模庞大,从中找出可能与靶蛋白相互作用的进行实验,既需要大量资源,又耗费时间。因此使用计算机辅助药物研究不失为一种方便又快捷的途径。尤其是深度学习技术经过了十几年的迅速发展后,开始应用到各个领域,在医学领域取得了许多进展。结合深度学习技术对药物和靶蛋白的绑定关系做出预测,预测结果可以为药物研发提供参考,排除大量干扰项,提高开发的效率,缩短开发时间。但现实是相关研究中大多都存在训练样本小、假阳性率高等问题,导致得出的结果价值有限,难以应用到实际的药物开发中。基于上述原因,本文对药物-靶蛋白绑定关系的预测进行了一些新的尝试。药物-靶蛋白绑定可以转化为二分类问题进行研究,本文使用的数据来源于BInding DB,它是一个收集了靶蛋白和药物小分子化合物之间相互作用关系数据的公开数据库。本文工作的的第一部分内容是从Binding DB中获取绑定数据,将数据处理为描述小分子化合物和描述靶蛋白的两部分,分别将其编码成可供模型训练的形式。将绑定数据作为正样本,将化合物和靶蛋白数据随机结合生成的样本空间中,除正样本之外的数据全部作为负样本,训练时按照设定的不同比例从正负样本空间中抽取数据。本文工作的第二部分是将长短期记忆神经网络和Transformer神经网络以及全连接神经网络结合起来运用到药物和靶蛋白绑定的研究中,并且分别采用了将数据截断及填充为固定长度和使用原始的变长数据两种方式进行训练。本文通过调整正负样本的比例、调整模型参数等方式进行了大量的实验,结果证明工作取得了比较好的效果。其中最好的模型通过设置不同的阈值,准确率可达98.47%,假阳性率降低为1.49%,并且能够将78.94%的化合物的真实靶标在绑定概率最高的15个靶蛋白中预测出来,在为药物研发提供参考方面具有一定的潜力。
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