• Articol complet
  • Cifre și date
  • Referințe
  • Suplimentar
  • Citații
  • Valori
  • Reimprimări și permisiuni
  • Obțineți acces /doi/full/10.3109/1061186X.2015.1132224?needAccess=true

Un studiu comparativ al modelelor de clasificare a penetrării creierului prin diferite abordări a fost realizat pe un set de instruire de 1000 de substanțe chimice și medicamente și un set de test extern de 100 de medicamente. În această lucrare au fost aplicate zece abordări: șapte abordări chimice medicinale (incluzând „regula de 5” și optimizarea multiparameterului) și, de asemenea, trei tehnici SAR: regresie logistică (LR), pădure aleatorie (RF) și mașină vector de suport (SVM). În această lucrare au fost folosiți 41 de descriptori de chimie medicinală diferiți, reprezentând diverse proprietăți fizico-chimice. Abordările chimiei medicinale bazate pe estimarea intuitivă a zonelor de preferință ale substanțelor chimice SNC sau non-SNC, cu reguli diferite și funcții de notare, produc modele dezechilibrate cu precizie de clasificare slabă. Metodele RF și SVM au obținut o precizie de clasificare de 82% și respectiv 84% pentru setul de test extern. LR a avut, de asemenea, succes în clasificarea CNS/non-CNS (denotată în acest studiu drept CNS +/CNS−) și a obținut o precizie generală echivalentă cu cea a SVM și RF. În același timp, LR este deosebit de valoros pentru chimiștii medicinali datorită simplității sale și posibilității unei interpretări mecanice clare.

profilul