Prediksi Kode ATC dan Target Senyawa menggunakan SuperPred

MABBI – Server web SuperPred membandingkan sidik jari struktural molekul input dengan database obat yang terhubung ke target obat dan jalur yang terpengaruh. Karena efek biologinya dapat diprediksi dengan baik, jika kemiripan strukturnya cukup, server web memungkinkan prediksi tentang area indikasi medis dari senyawa baru dan untuk menemukan petunjuk baru untuk target yang diketahui. Informasi tersebut dapat berguna dalam klasifikasi obat dan prediksi target.
SuperPred yang merupakan server web prediksi untuk kode ATC dan prediksi target senyawa. Memprediksi kode ATC atau target molekul kecil dan dengan demikian mendapatkan informasi tentang senyawa menawarkan bantuan dalam proses pengembangan obat. Prediksi ATC server web serta prediksi target didasarkan pada model pembelajaran mesin, menggunakan regresi logistik dan sidik jari Morgan dengan panjang 2048. Klasifikasi obat untuk suatu senyawa dapat dilakukan di situs Klasifikasi Obat. Prediksi target untuk senyawa input dapat dieksekusi di situs Target-Prediction. ATC-Tree menawarkan ikhtisar yang dapat dijelajahi untuk semua kategori dan kode ATC dari WHO, termasuk pemetaan ChEMBL dan penautan untuk semua obat molekul kecil yang terkandung.Prediksi kode ATC didasarkan pada pembelajaran mesin, menggunakan model regresi logistik linier. Ini dilatih pada sidik jari Morgan dari 1552 obat berbeda di 233 kelas ATC level 4 yang berbeda. Senyawa kueri dievaluasi dan diberi skor oleh model pembelajaran mesin, memeringkat setiap kelas ATC dan mengembalikan kelas dengan skor tertinggi. (Tri/MABBI)