[发明专利]小分子药物的细胞色素P450代谢位点预测方法有效
| 申请号： | 201910631539.X | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110428875B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 陈萍;李远鹏;张佩宇;马健;温书豪;赖力鹏 | 申请（专利权）人： | 深圳晶泰科技有限公司 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50;G16C20/70;G06N20/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 胡玉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种小分子药物的细胞色素P450代谢位点预测方法，采用基于支持向量机分类器的机器学习模型WhichCyp，对小分子属于细胞色素P450酶亚型1A2,2C9,2C19,2D6及3A4中一种或几种亚型的底物进行预测；利用基于卷积神经网络的机器学习模型对相应亚型的细胞色素P450酶对小分子药物的代谢位点进行预测排序；对完整的细胞色素P450酶体系与完整的分子的热力学及动力学相互作用进行计算评估；对各个构象进行较高精度的MMGBSA计算，得到不同的小分子构象与细胞色素P450酶的结合能；利用收集到的小分子训练集对流程进行训练，直到预测准确率80%为止。本发明提高了预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 分子 药物 细胞 色素 p450 代谢 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.小分子药物的细胞色素P450代谢位点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采用基于支持向量机分类器的机器学习模型WhichCyp，对小分子属于细胞色素P450酶亚型1A2, 2C9, 2C19, 2D6及3A4中一种或几种亚型的底物进行预测；（2）利用基于卷积神经网络的机器学习模型对相应亚型的细胞色素P450酶对小分子药物的代谢位点进行预测排序；（3）对完整的细胞色素P450酶体系与完整的分子的热力学及动力学相互作用进行计算评估；从Protein Data Bank网站中下载第一步WhichCyp预测的细胞色素P450酶亚型的晶体结构，利用分子对接工具Autodock进行小分子药物与细胞色素P450酶的对接，并得到小分子药物与细胞色素P450酶结合的不同的构象；（4）对各个构象进行较高精度的MMGBSA计算，得到不同的小分子构象与细胞色素P450酶的结合能；同时对这些不同的结合构象进行计算，得到小分子中不同的位点与细胞色素P450酶反应中心的反应能垒；（5）利用从文献中收集到的小分子训练集对流程进行训练，并测试流程的预测准确度是否>80%，如果是，则该流程可以用于预测小分子的代谢位点，否则需要对机器学习判断P450酶亚型，机器学习预测代谢位点以及量子化学/分子动力学进行进一步的优化，直到预测准确率>80%为止。
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