PPB4:ChEMBL35で学習した深層ネットワークが低分子の活性・非活性ターゲットの両方を予測
- PPB4はChEMBL35で学習した深層ニューラルネットワークで、標的が注釈された化合物との類似性から、クエリ分子の標的候補を推定する。
- 従来のPPB3や類似ツールが活性の可能性が高い標的のみを返すのに対し、PPB4は非活性と考えられる標的や、活性化合物と非活性化合物の両方に似ているため両方の可能性がある標的も示す。
- 予測された各標的には、訓練データ中でその標的に活性を示す最近傍分子が併せて提示される。検証は2件の前向きケーススタディで示され、他手法との比較ベンチマークの記載はない。ウェブサーバーとして無償公開。
💡 ポイント アブストラクトに基づく見解
推定される非活性ターゲットを示す点は有用です。ただしChEMBLの非活性データは疎でアッセイ依存性が高いため、「非活性」の閾値の定義と、その判定のキャリブレーションが気になります。PPB3やSEAなどとの直接比較がなく、実証も2例のみなので、優れているかは判断できません。信頼する前に、既知のオフターゲットを持つ自社化合物で試したいところです。