التنبؤ الدقيق بخصائص ADMET باستخدام XGBoost

خصائص الامتصاص والتوزيع والتمثيل الغذائي والإخراج والسمية (ADMET) تعتبر مهمة في اكتشاف الأدوية لأنها تحدد الفعالية والأمان. في هذا البحث، طبقنا مجموعة من الخصائص، بما في ذلك البصمات الوصفية والمحددة، ونموذج تعلم آلي قائم على الشجرة، وهو نموذج التعزيز التدرجي المكثف (Extreme Gradient Boosting)، للتنبؤ الدقيق بخصائص ADMET. أداء نموذجنا جيد في مجموعة معايير ADMET الخاصة بمركز بيانات العلاجات (Therapeutics Data Commons). بالنسبة لـ 22 مهمة، حصل نموذجنا على المركز الأول في 18 مهمة وعلى ضمن أفضل 3 مراكز في 21 مهمة. تم دمج النماذج المدربة في خادم ويب يُدعى ADMETboost، والذي يمكن الوصول إليه بشكل عام عبر الرابط https://ai-druglab.smu.edu/admet.