ISSN 2073-9125 · EISSN 2500-0918
Языки: ru · en

Статья: НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МУЛЬТИТАРГЕТНОГО СЕРОТОНИНЕРГИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА КЛЕТОЧНОГО СТРЕССА (2025)

Читать онлайн

Цель исследования. Построение нейросетевой мультитаргетной регрессионной модели зависимости SERT-аффинитета химических соединений от энергий их докинга в релевантные биомишени, анализ чувствительности полученной модели и выявление ключевых биомишеней, наиболее существенно влияющих на аффинность соединений к серотониновому транспортеру. Материалы и методы. Данные по 2D-структуре и SERT-ингибирующей активности 3436 известных соединений и препаратов; 478 3D-моделей белков мишеней человека, релевантных SERT-ингибирующей активности; 10 оригинальных и лицензионных компьютерных программ. Проводилось построение оптимизированных 3D-моделей SERT-ингибирующих соединений и препаратов; определение биомишеней, релевантных SERT-ингибирующей активности; нахождение сайтов связывания и валидных 3D-моделей этих биомишеней; проведение ансамблевого докинга известных SERT-ингибиторов в релевантные биомишени, вычисление минимальных энергий докинга, формирование обучающей выборки; обучение и тестирование регрессионных нейронных сетей, выбор лучшей нейросети; анализ чувствительности нейросетевой мультитаргетной модели, выявление ключевых биомишеней, существенно влияющих на SERT-аффинность. Результаты. Определена 21 биомишень, релевантная SERT-ингибирующей активности, выявлено для них 25 сайтов связывания, найдены 68 валидных 3D моделей. Выполнен ансамблевый докинг известных SERT-ингибиторов в релевантные биомишени, сформирована обучающая выборка. Обучено 7500 нейросетей, построена регрессионная нейросетевая модель зависимости SERT-аффинности соединений от их аффинности к 24 сайтам 20 релевантных биомишеней, имеющая коэффициент корреляции RTotal=0,885 и статистическую достоверность p<5·10ˉ⁷. Проведен анализ чувствительности этой модели, выявлены 12 ключевых биомишеней, наиболее существенно влияющих на SERT-аффинность. Выводы. С использованием методов искусственного интеллекта найдены 12 ключевых биомишеней, наиболее существенно влияющих на аффинность к SERT, из которых шесть мишеней характеризуются положительным влиянием (ADRA1A, AMPA, DRD1, GAT1, HTR2A-Alo, HTR3A) и шесть мишеней характеризуются отрицательным влиянием (HTR2C, JAK2, MAPK11, NMDA-Block, ROCK2, SLC18A2). Указанные биомишени отражают мультитаргетный механизм серотонинергической регуляции клеточного стресса при воспалении и различных функциональных расстройствах.

Ключевые фразы: искусственные нейронные сети, ингибиторы серотонинового транспортера, ре- левантные биомишени, докинг, серотонинергические механизмы клеточного стресса
Автор (ы): Васильев Павел Михайлович, Сарапульцев Алексей Петрович, Комелькова Мария Владимировна, Перфильев Максим Алексеевич, Кочетков Андрей Николаевич, Сарапульцев Герман Петрович, Федоров Станислав Анатольевич, Платковский Павел Олегович, Утепова Ирина Александровна, Деев Сергей Леонидович
Журнал: ВЕСТНИК УРАЛЬСКОЙ МЕДИЦИНСКОЙ АКАДЕМИЧЕСКОЙ НАУКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
544.165. Взаимосвязь между химическим строением и биологическими свойствами. Соотношения: структура-активность
615.015.11. Взаимосвязь между химическим составом и действием
Для цитирования:
ВАСИЛЬЕВ П. М., САРАПУЛЬЦЕВ А. П., КОМЕЛЬКОВА М. В., ПЕРФИЛЬЕВ М. А., КОЧЕТКОВ А. Н., САРАПУЛЬЦЕВ Г. П., ФЕДОРОВ С. А., ПЛАТКОВСКИЙ П. О., УТЕПОВА И. А., ДЕЕВ С. Л. НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МУЛЬТИТАРГЕТНОГО СЕРОТОНИНЕРГИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА КЛЕТОЧНОГО СТРЕССА // ВЕСТНИК УРАЛЬСКОЙ МЕДИЦИНСКОЙ АКАДЕМИЧЕСКОЙ НАУКИ. 2025. № 1, ТОМ 22
Текстовый фрагмент статьи