10.1038/s41598-019-44773-43つのポイント✔️血液脳関門(BBB)の透過性予測は、既存の方法では一部の化合物にしか適用できなかった。✔️ディープラーニングを用いることで、BBB透過性の予測をより広い範囲に適用でき、精度も大幅に上げることができる。system;CNS)恒常性を維持するための精密な透過性障壁である。CNS薬を判断するための最も重要な条件の1つは、それがBBB透過性を持っているかどうかを把握することだ。過去20年間、既存の予測アプローチは通常、薬物の物理的特性と化学構造のデータに基づいている。これらの方法は通常、BBBを介する受動拡散に基づく小分子化合物にしか適用できない。この問題を解決するための最も有名な方法の一つはマルチコアSVM法であり、これはBBBの薬物浸透を予測するための薬物副作用および薬物表示に関する臨床表現型に基づいている。本論文では、臨床表現型データに基づいて血液脳関門透過性を予測するためのディープラーニング法を提案した。3つのデータセットの検証結果から、ディープラーニング法が他の既存の方法よりも優れたパフォーマンスを達成することが証明された。我々の方法の平均精度は0.97に達し、AUCは0.98、そしてF1スコアは0.92に達している。この結果は、ディープラーニング法が薬物BBB透過性の予測精度を大きく改善することができ、そしてそれは研究者の臨床試験の削減と新たなCNS薬の発見の助けとなりうることを証明した。右側は血管を表しており、これは薬物がBBBを通過するメカニズムを示している。左側の部分は脳であり、臨床薬物表現型ベースおよび化学的特徴ベースのBBB透過性予測法の範囲を示している。マルチコアSVM法を使わない方法では適用可能な範囲が狭く、またマルチコアSVM法を使っても予測精度は0.76程度で、これは早急に改善しなければならない数値であった。この問題を、ディープラーニングを用いることで解決した。HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。表1の右下部分および図2の青色の線がディープラーニングを用いた場合を表しており、他の方法に比べて非常に高いパフォーマンスを示している。■サポートのお願いAIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。TweetShareHatenaシェアリングエコノミーの中心はAIと生体認証技術。