NEOPIN Nachricht
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2024
Oct / 14 -
2024
Apr / 23
- Künstliche Intelligenz zur Bekämpfung von Hepatitis nutzen: Virtuelles Screening-Tool identifiziert ruhende Hemmstoffe
- Apr 23, 2024 at 05:02 am
- Eine neue Berechnungsmethode, HBCVTr, wurde entwickelt, um die antivirale Aktivität kleiner Moleküle gegen das Hepatitis-B-Virus (HBV) und das Hepatitis-C-Virus (HCV) anhand ihrer SMILES-Notationen vorherzusagen. Diese Methodik kombiniert eine bidirektionale und autoregressive Transformatorarchitektur (BART) mit atom- und bruchstückweisen Tokenisierungstechniken, um die sequentiellen Informationen und chemischen Merkmale von SMILES zu erfassen. Die Modelle wurden anhand kuratierter Datensätze mit 1941 bzw. 7454 Verbindungen für HBV und HCV trainiert und ausgewertet. Die HBCVTr-Modelle erzielten im Vergleich zu verschiedenen maschinellen Lernmodellen und bestehenden Methoden eine überlegene Leistung mit hoher Genauigkeit und robusten Vorhersagefähigkeiten. Virtuelles Screening mithilfe der HBCVTr-Modelle identifizierte potenzielle HBV- und HCV-Inhibitoren mit vielversprechenden pharmakokinetischen Eigenschaften. Molekulare Docking- und Molekulardynamiksimulationen validierten die Bindungsaffinität und Stabilität der Spitzenkandidaten weiter und lieferten Einblicke in ihre potenziellen Wirkmechanismen. Diese Methodik bietet ein wertvolles Werkzeug zur Entdeckung und Entwicklung neuartiger antiviraler Therapien gegen HBV und HCV.
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