[发明专利]抗癌候选药物的ADMET性质预测方法及系统

说明书

本发明属于抗癌候选药物抗癌分子ADMET性质数据处理技术领域，提供了一种抗癌候选药物的ADMET性质预测方法及系统。其中，该方法包括获取抗癌候选药物化合物分子描述符信息；对抗癌候选药物化合物分子描述符信息进行多特征提取，筛选出决定ADMET化合物性质的关键特征；对筛选出的关键特征进行ADMET性质分类预测，得到抗癌候选药物的ADMET性质预测结果。

技术领域

本发明属于抗癌候选药物抗癌分子ADMET性质数据处理技术领域，尤其涉及一种抗癌候选药物的ADMET性质预测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

在抗癌药物研发中，通过建立有效的抑制癌靶标蛋白生物活性表达模型来筛选潜在药物化合物，预测具有更好抑制靶标生物活性的新化合物分子。同时，除了关注候选药物抗癌分子抑制靶标的生物活性外，在进一步药物研发过程中更需要考虑到组成抗癌药物的化合物ADMET性质对人体健康的影响。所述ADMET性质，主要是指人体内需具备良好的药代动力学性质和安全性。其中，A代表吸收(Absorption)、D代表分布(Distribution)、M代表代谢(Metabolism)、E代表排泄(Excretion)、T代表毒性(Toxicity)。ADME主要指化合物的药代动力学性质，描述了化合物在生物体内的浓度随时间变化的规律，T主要指化合物可能在人体内产生的毒副作用。

因此，一个成功的治疗药物不仅仅需要依靠其化合物抗癌分子拮抗癌症靶标蛋白生物活性的表达，还需要满足药物的药代动力学性质以及生物毒性等性质，如药物化合物在小肠上皮细胞的渗透性、化合物被代谢的程度、化合物的口服生物利用度、以及化合物是否具有心脏毒性、遗传毒性等。但是由于化合物及其分子描述符的数据维度高、数据量有限和化合物结构的相似等难点，导致建立精准的抗癌候选药物ADMET性质预测模型具有很大的挑战。

发明人发现，在抗癌候选药物性质预测方面，由于传统的抗癌候选药物特征表示具有高维性和稀疏性，特征表达能力较弱，且传统的算法在特征工程中需要耗费大量的人力物力，才能找到一个行之有效的方法预测药物化合物的ADMET性质，因此，药物化合物性质预测是一个复杂而漫长的过程。并且，针对抗癌药物而言，由于其领域性强、数据量大且内容庞杂等特点，采用现有的特征提取方法，精度不高。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种抗癌候选药物的ADMET性质预测方法及系统，其对物质的描述符与其理化性质之间的相关性建模，进而揭示物质化合物分子某种特征对性质的影响，进而提高抗癌候选药物的ADMET性质预测结果准确性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种抗癌候选药物的ADMET性质预测方法，其包括：

获取抗癌候选药物化合物分子描述符信息；

对抗癌候选药物化合物分子描述符信息进行多特征提取，筛选出决定ADMET化合物性质的关键特征；

对筛选出的关键特征进行ADMET性质分类预测，得到抗癌候选药物的ADMET性质预测结果。

本发明的第二个方面提供一种抗癌候选药物的ADMET性质预测系统，其包括：

数据获取模块，其用于获取抗癌候选药物化合物分子描述符信息；

变量筛选模块，其用于对抗癌候选药物化合物分子描述符信息进行多特征提取，筛选出决定ADMET化合物性质的关键特征；

性质预测模块，其用于对筛选出的关键特征进行ADMET性质分类预测，得到抗癌候选药物的ADMET性质预测结果。

本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的抗癌候选药物的ADMET性质预测方法中的步骤。