نماذج التعلم العميق للتفاعلات بين الأدوية والبروتينات

المؤلفون

  • علي كريم عبد الرحيم قسم البرمجيات، كلية تكنولوجيا المعلومات ، جامعة بابل ، بابل ، العراق .و قسم العلوم القرأنية ،جامعة وارث الانبياء ، كربلاء ، العراق .
  • بان نديم ذنون قسم علوم الحاسوب، كلية العلوم، جامعة النهرين، بغداد، العراق.

DOI:

https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9212

الكلمات المفتاحية:

Bi-GRU ، التعلم العميق ، تفاعلات الهدف الدوائي ، اكتشاف الأدوية ، النماذج الحسابية للتنبؤ.، Bi-GRU ، التعلم العميق ، تفاعلات الهدف الدوائي ، اكتشاف الأدوية ، النماذج الحسابية للتنبؤ.

الملخص

يعتبر منهج تطوير الأدوية بطيئًا ومكلفًا ويحتمل الفشل - يختبر العلماء ملايين المركبات ، لكن القليل منها فقط ينجح في إجراء الاختبارات قبل السريرية أو السريرية. يعتبر التعلم الآلي وهو فرع من الذكاء الاصطناعي ، موضوعًا سريع التوسع تستخدمه العديد من شركات الأدوية بشكل متزايد. يمكن أن يساعد دمج تقنيات التعلم الآلي في عملية تطوير الأدوية في أتمتة عمليات المعالجة والتحليل المتكررة للبيانات ، ويمكن استخدام تقنيات ML في عدة مراحل من تطوير الأدوية ، بما في ذلك التفاعلات الدوائية المستهدفة. وهي عنصر مهم  في عملية تطوير الدواء. عندما يرتبط عقار (جزيء كيميائي) بهدف (بروتينات أو أحماض نووية) ، يُقال إنه يرتبط ، ويغير سلوكه / وظيفته البيولوجية ، ويعيده إلى طبيعته. يُعد تنبؤ DTI جزءًا أساسيًا من عملية DD لأنه قد يؤدي إلى تسريع التكاليف وتقليلها ، ولكنه يمثل تحديًا ومكلفًا لأن المقايسات التجريبية لا تستغرق وقتًا طويلاً فحسب ، بل تكون باهظة الثمن أيضًا. أظهرت الأساليب القائمة على التعلم العميق نتائج مشجعة في التنبؤ بالتفاعلات المستهدفة للأدويةDTI) )  في السنوات الأخيرة. في هذه الورقة ، نقترح هيكلين جديدين للتعلم العميق للتنبؤ بالتفاعلات المستهدفة للدواءDTI) ). يستخدم النموذج الأول الشبكات العصبية لتمرير الرسائل MPNN) ) لتشفير الأدوية والوحدات المتكررة ذات البوابات ثنائية الاتجاه  Bi-GRU)) لتشفير البروتين. بينما يستخدم النموذج الثاني Bi-GRU لتشفير الأدوية وترميز البروتين. تم تدريب النموذجين وتقييمهما على مجموعة بيانات معيارية. توضح نتائجنا أن نماذجنا تتفوق في الأداء على أحدث أساليب التنبؤ DTI وهي نهج واعد للتنبؤ ب DTI بدقة عالية.

المراجع

Patel L, Shukla T, Huang X, Ussery DW, Wang S. Machine Learning Methods in Drug Discovery. Molecules. 2020; 25(22): 5277. https://doi.org/10.3390/molecules25225277.

Dhannoon BN. Predication and Classification of Cancer Using Sequence Alignment and Back Propagation Algorithms inBrca1 and Brca2 Genes. Int J Pharm Res 2019; 11. https://doi.org/10.31838/ijpr/2019.11.01.062.

Jassim OA, Abed MJ, Saied ZHS. Deep Learning Techniques in the Cancer-Related Medical Domain: A Transfer Deep Learning Ensemble Model for Lung Cancer Prediction. Baghdad Sci J. 2023; http://dx.doi.org/10.21123/bsj.2023.8340

Duelen R, Corvelyn M, Tortorella I, Leonardi L, Chai YC, Sampaolesi M. Medicinal Biotechnology for Disease Modeling, Clinical Therapy, and Drug Discovery and Development. Int to Biotech Ent 2019;89–128: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-22141-6_5

Klebe G. Virtual ligand screening: strategies, perspectives and limitations. Drug Discov Today. 2006; 11(13-14): 580-594. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2006.05.015.

Dickson M, Gagnon JP. Key factors in the rising cost of new drug discovery and development. Nat Rev Drug Discov. 2004; 3(5): 417-429. https://doi.org/10.1038/nrd1389.

Kapetanovic I. Computer-aided drug discovery and development (CADDD): In silico-chemico-biological approach. Chem Biol Interact. 2008; 171: 165-176. https://doi.org/10.1016/j.cbi.2007.11.011.

Sachdev K, Gupta MK. A comprehensive review of feature based methods for drug target interaction prediction. J Biomed Inform. 2019; 93: 103159. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103159.

Pliakos K, Vens C. Drug-target interaction prediction with tree-ensemble learning and output space reconstruction. BMC Bioinform. 2020; 21: 49. https://doi.org/10.1186/s12859-020-3380-6.

Shin B, Park S, Kang K, Ho JC. Self-Attention Based Molecule Representation for Predicting Drug-Target Interaction. Proceedings of the Machine Learning for Healthcare Conference, MLHC 2019, Ann Arbor, MI, USA, 2019. PMLR 2019; 106: 230-248. https://doi.org/10.48550/arXiv.1908.06760.

Wang L, You ZH, Xing Chen, Shi-Xiong Xia, Feng Liu, Xin Yan, et al. A Computational-Based Method for Predicting Drug-Target Interactions by Using Stacked Autoencoder Deep Neural Network. J Comput Biol. 2018; 25(4): 361-373. https://doi.org/10.1089/cmb.2017.0135

Beck BR, Shin B, Choi Y, Park S, Kang K. Predicting commercially available antiviral drugs that may act on the novel coronavirus (SARS-CoV-2) through a drug-target interaction deep learning model. Comput Struct Biotechnol J. 2020; 18: 784-790. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2020.03.025

Nguyen T, Le H, Quinn TP, Nguyen T, Le TD, Venkatesh S. GraphDTA: Predicting drug-target binding affinity with graph neural networks. J. Bioinform. 2021; 37(7): 1140-1147. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa921

Abdul Raheem K. Ali, Dhannoon N. Ban, Automating Drug Discovery using Machine Learning, Curr Drug Discov Technol 2023; 20 : e070623217776. https://dx.doi.org/10.2174/1570163820666230607163313

Ye Q, Zhang X, Lin X. Drug-target interaction prediction via multiple classification strategies. BMC Bioinform 2022 Jan 20; 22(Suppl 12): 461. https://doi.org/10.1186/s12859-021-04366-3

de Souza JG, Fernandes MAC, de Melo Barbosa R. A Novel Deep Neural Network Technique for Drug-Target Interaction. Pharmaceutics. 2022; 14(3): 625. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics14030625.

Shim J, Hong ZY, Sohn I, Hwang C. Prediction of drug-target binding affinity using similarity-based convolutional neural network. Sci Rep. 2021; 11(1): 4416. https://doi.org/10.1038/s41598-021-83679-y

Lee I, Nam H. Sequence-based prediction of protein binding regions and drug-target interactions. J Cheminform. 2022;14(1):5. https://doi.org/10.1186/s13321-022-00584-w

Öztürk H, Özgür A, Ozkirimli E. DeepDTA: deep drug-target binding affinity prediction. Bioinformatics. 2018; 34(17): i821-i829. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty593

Mukherjee S, Ghosh M, Basuchowdhuri P. Deep Graph Convolutional Network and LSTM based approach for predicting drug-target binding affinity. Proceedings of the 2022 SIAM International Conference on Data Mining (SDM). 2022 ;729–37. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611977172.82

Shao K, Zhang Z, He S, Bo XC. DTIGCCN: Prediction of drug-target interactions based on GCN and CNN. EEE 32nd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI) 2020. https://doi.org/10.1109/ictai50040.2020.00060.

Tsubaki M, Tomii K, Sese J. Compound-protein interaction prediction with end-to-end learning of neural networks for graphs and sequences. J. Bioinform. 2019; 35(2): 309-318. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty535.

Ranjan A, Shukla S, Datta D, Misra R. Generating novel molecule for target protein (SARS-CoV-2) using drug-target interaction based on graph neural network. Netw Model Anal Health Inform Bioinform. 2022; 11(1): 6. https://doi.org/10.1007/s13721-021-00351-1

Wen M, Zhang Z, Niu S, Sha H, Yang R, Yun Y, et al . Deep-Learning-Based Drug–Target Interaction Prediction. J Proteome Res. 2017; 16(4): 1401-1409. https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.6b00618.s001

Wen T, Altman RB. Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions. J Chem Inf Model. 2019; 59(10): 4131-4149. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00628

Zhao T, Hu Y, Valsdottir LR, Zang T, Peng J. Identifying drug-target interactions based on graph convolutional network and deep neural network. Brief Bioinform. https://doi.org/10.1093/bib/bbaa044

Davis M.I, Hunt J.P, Herrgard S, Ciceri P, Wodicka L.M, Pallares G, et al. Comprehensive analysis of kinase inhibitor selectivity. Nat Biotechnol. 2011(29): 1046–1051. https://doi.org/10.1038/nbt.1990.

Wotaifi Tahseen, Dhannoon Ban. An Effective Hybrid Deep Neural Network for Arabic Fake News Detection. Baghdad Sci J. 2023, 20. https://doi.org/10.21123/bsj.2023.7427

التنزيلات

إصدار

القسم

article

كيفية الاقتباس

1.
نماذج التعلم العميق للتفاعلات بين الأدوية والبروتينات. Baghdad Sci.J [انترنت]. [وثق 18 مايو، 2024];21(11). موجود في: https://www.bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/9212