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图神经网络解释用于抗鲍曼不动杆菌药物重定位

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AI 综述

Romano等作者在bioRxiv发表预印本,用仅依赖原子特征与连接性的图神经网络集成进行抗鲍曼不动杆菌药物重定位。该模型在同一抗菌筛选上取得与描述符增强参考模型相当的预测表现,原子级解释显示哌嗪是预测活性最一致的支持特征。 作者对Drug Repurposing Hub做前瞻性筛选,结合可开发性与安全性评估给出排序候选清单。其中CE3F4在初步实验中于0.25 mM下使鲍曼不动杆菌生长降低57%,浓度-反应曲线呈非单调。 上述结果来自预印本摘要报告,湿实验仅为初步测定。

AI 根据报道生成 · 10 天前更新

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10月29日
  1. bioRxiv · Bioinformatics精选
    图神经网络解释用于抗鲍曼不动杆菌药物重定位

    研究用仅依赖原子特征与连接性的图神经网络集成,在抗菌筛选上取得与描述符增强参考模型相当的预测表现,并通过原子级解释识别出哌嗪是预测活性最一致的支持特征。对Drug Repurposing Hub的前瞻性筛选结合可开发性与安全性评估给出排序候选清单,其中CE3F4在初步实验中于0.25 mM下使鲍曼不动杆菌生长降低57%,浓度-反应曲线呈非单调。该结果为预印本摘要报告,湿实验仅为初步测定。

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