Передача активации рецепторов RAGE по сигнальному пути RAGE-NF-κB является одним из механизмов возникновения воспалительных реакций, вызывающих тяжёлые осложнения при сахарном диабете. Ингибиторы RAGE являются перспективными фармакологическими соединениями, что требует разработки новых предсказательных моделей. На основе методологии искусственных нейронных сетей построена консенсусная ансамблевая нейросетевая мультитаргетная модель, описывающая зависимость уровня RAGE-ингибирующей активности от аффинности соединений к 34 белкам-мишеням сигнального пути RAGE-NF-κB. Для этого на основе ранее созданной базы данных по трёхмерным моделям релевантных биомишеней была сформирована расширенная база данных по валидным трёхмерным моделям белков-мишеней сигнальной цепочки RAGE-NF-κB. Выполнен ансамблевый молекулярный докинг известных RAGE-ингибиторов из верифицированной базы данных в сайты моделей белков-мишеней, определены минимальные энергии докинга для каждого соединения в отношении каждой мишени и сформирована расширенная обучающая выборка для нейросетевого моделирования. С использованием семи вариантов обучения на основе искусственных многослойных перцептронных нейронных сетей построены три ансамбля классификационных решающих правил для прогноза трёх уровней RAGE-ингибирующей активности по расчётной аффинности соединений к значимым белкам-мишеням сигнального пути RAGE-NF-κB. С применением простого консенсуса второго уровня выполнена оценка прогностической способности созданной модели, показана её высокая точность и статистическая значимость. С помощью полученной консенсусной ансамблевой нейросетевой мультитаргетной модели проведен виртуальный скрининг новых соединений различных химических классов. Перспективные вещества синтезированы и направлены на экспериментальное изучение.
Васильев П.М., Спасов А.А., Кочетков А.Н., Перфильев М.А., Королева А.Р. (2021) Консенсусная ансамблевая нейросетевая мультитаргетная модель RAGE-ингибирующей активности химических соединений. Биомедицинская химия, 67(3), 268-277.
Васильев П.М. и др. Консенсусная ансамблевая нейросетевая мультитаргетная модель RAGE-ингибирующей активности химических соединений // Биомедицинская химия. - 2021. - Т. 67. -N 3. - С. 268-277.
Васильев П.М. и др., "Консенсусная ансамблевая нейросетевая мультитаргетная модель RAGE-ингибирующей активности химических соединений." Биомедицинская химия 67.3 (2021): 268-277.
Васильев, П. М., Спасов, А. А., Кочетков, А. Н., Перфильев, М. А., Королева, А. Р. (2021). Консенсусная ансамблевая нейросетевая мультитаргетная модель RAGE-ингибирующей активности химических соединений. Биомедицинская химия, 67(3), 268-277.
Переводная версия в журнале «Biomedical Chemistry (Moscow) Supplement Series B»:10.1134/S1990750821040107
Список литературы
World Health Organization (2021) https://www.who.int/ news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death. Scholar google search
Ansari N.A., Rasheed Z. (2009) Biochemistry (Moscow) Supplement Series B: Biomedical Chemistry, 3, 335. CrossRef Scholar google search
KEGG: AGE-RAGE signaling pathway in diabetic complications — Homo sapiens (2017) https://www.genome.jp/kegg-bin/show_pathway?map= hsa04933&show_description=show. Scholar google search
Васильев П.М., Яналиева Л.Р., Спасов А.А., Кочетков А.Н., Ворфоломеева В.В., Клочков В.Г. (2019) Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2019620160. Ингибиторы рецепторов конечных продуктов гликирования (24.01.2019), Офиц. бюлл. Программы для ЭВМ. БД. ТИМС, 2, RU 2019620160. Scholar google search
Васильев П.М., Яналиева Л.Р., Кочетков А.Н., Ворфоломеева В.В., Клочков В.Г. (2018) Вестник ВолгГМУ, 3(67), 133-138. CrossRef Scholar google search
Нейронные сети. Statistica Neural Networks: Методология и технология современного анализа данных (2008) Горячая линия - Телеком, М. Scholar google search
Глотов Н.В., Животовский Л.А., Хованов Н.В., Хромов-Борисов Н.Н. (1982) Биометрия, Изд-во Ленингр. ун-та, Л. Scholar google search
