Cytochrome P450 3A4に対する基質/非基質のベイズ分類と化学的解釈のためのカラーマッピング

• Published in: Journal of Computer Aided Chemistry Vol. 11; pp. 19 - 24
• Main Authors: 長谷川, 清, 船津, 公人
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 日本化学会・情報化学部会 2010
• Subjects: Cytochrome P450; Extended connectivity fingerprint; カラーマッピング; ベイズ法; 学習機械
• ISSN: 1345-8647
• DOI: 10.2751/jcac.11.19

Cytochrome P450 3A4に対する基質予測は、候補医薬品を探索する際に重要であり、これまでin silico 予測として注目されてきている。最近、ligand-based 手法として、学習機械 (Machine learning: ML) が、利用されている。MLは、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシーン、ベイズ法のような統計モデルを構築する教師つき学習法である。本研究では、Cytochrome P450 3A4に対する基質と非基質を分類するために、ベイズ法を用いた。構造記述子として、extended connectivity fingerprint (ECFP)を用いた。それぞれのfingerprintのベイズスコアから、アトムスコアを計算した。アトムスコアを５段階に彩色することで、化合物のカラーマッピングを行った。これにより、特定の化合物がどうして、CYP 3A4基質になるかという化学的解釈が可能となる。したがって、ベイズモデルとカラーマッピングにより創薬の初期段階でCYP 3A4基質のリスクを避けることが可能となった。先に開発した代謝部位予測と併用すれば、CYP 3A4に関して、任意の化合物のde novo 予測が可能となる。