Descriptor-augmented machine learning for enzyme-chemical interaction predictions

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405805X24000310

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本研究は、酵素と化学物質の関係を予測するための機械学習パイプラインの開発に関連しています。酵素は生物学的な触媒であり、化学反応を促進する役割を果たします。酵素の特定の化学物質に対する選択性は、酵素の機能に重要な役割を果たします。しかし、酵素と化学物質の関係は非常に複雑であり、実験的な方法では予測することが困難です。そのため、機械学習を使用して酵素と化学物質の関係を予測する手法が開発されました。

関連研究では、酵素と化学物質の関係を説明するための予測モデルが構築されています。これらの研究では、酵素と化学物質の特性を考慮して、機械学習モデルを使用して関係を予測しています。これらの研究では、酵素の物理化学的特性や化学物質の構造的特性など、さまざまな記述子が使用されています。

本研究の目的は、特定の酵素ファミリーの活性データを使用して、酵素-化学物質の関係予測のための機械学習モデルの性能に対するタンパク質と化学物質の記述子の影響を調査することです。具体的には、既知の酵素と既知の化学物質の間の未知の関係を予測する、既知の化学物質上での新しい酵素の活性を予測する、および既知の酵素上での新しい化学物質の活性を予測するという3つのシナリオで、タンパク質と化学物質の記述子の影響を評価しました。

本研究では、文献から7つの特定の酵素ファミリーの活性データを収集しました。化学物質に関しては、SMILES線形注釈や2D構造が使用されました。また、3D構造はPubchemオンラインサーバーから取得されました。酵素に関しては、配列やUniProt、NCBIのアクセッション番号が使用されました。

本研究の結果、タンパク質の記述子は、特定の酵素ファミリーの新しい酵素評価において、分類の性能を有意に向上させることが明らかになりました。一方、化学物質の記述子は効果が見られませんでした。さまざまなタンパク質の記述子が構築されましたが、その中でesm-2記述子が最も良い結果を示しました。また、新しい化学物質の評価では、化学物質の記述子が4つのデータセットで有意な改善をもたらしました。さらに、データセットの統計的特性とモデルの性能を相関させることで、モデルの一般化能力を評価しました。

本研究では、データセットの統計的特性とモデルの性能を相関させることで、モデルの有効性を検証しました。具体的には、酵素の類似性が高いデータセットほど、新しい酵素評価においてより良い結果が得られる傾向があることが明らかになりました。また、酵素の数が多いデータセットほど、タンパク質の記述子戦略から利益を得る傾向がありました。これにより、特定の酵素ファミリーに対する機械学習モデルの開発に関する指針が提供されました。