Профіль фізико-хімічних властивостей проникності мозку: порівняльне дослідження за різними підходами

Повна стаття
Цифри та дані
Список літератури
Додаткові
Цитати
Метрики
Передруки та дозволи
Отримати доступ /doi/full/10.3109/1061186X.2015.1132224?needAccess=true

Порівняльне дослідження класифікаційних моделей проникнення мозку за різними підходами було проведено на навчальному наборі з 1000 хімічних речовин та ліків та на зовнішньому тестовому наборі із 100 препаратів. У цій роботі було застосовано десять підходів: сім підходів до лікарської хімії (включаючи “правило 5” та багатопараметричну оптимізацію), а також три методи SAR: логістична регресія (LR), випадковий ліс (RF) та опорна векторна машина (SVM). У цій роботі було використано сорок один різний дескриптор лікарської хімії, що представляє різні фізико-хімічні властивості. Підходи до медичної хімії, засновані на інтуїтивній оцінці переважних зон хімічних речовин ЦНС чи інших ЦНС, з різними правилами та скоринговими функціями, дають незбалансовані моделі з низькою точністю класифікації. Методи RF та SVM дали 82% та 84% точності класифікації відповідно для зовнішнього набору випробувань. LR також був успішним у класифікації ЦНС/не-ЦНС (позначається в цьому дослідженні як класифікація CNS +/CNS−) і дав загальну точність, еквівалентну точності SVM та RF. У той же час LR є особливо цінним для медичних хіміків завдяки своїй простоті та можливості чіткого механістичного тлумачення.