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J-GLOBAL ID：202002212986096139   整理番号：20A2768738

植物由来天然化合物の医薬品使用を同定するための深層学習ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning-Based Approach for Identifying the Medicinal Uses of Plant-Derived Natural Compounds

著者 (9件)： Yoo Sunyong (School of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University, Gwangju, South Korea) ,  Yang Hyung Chae (Department of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery, Chonnam National University Medical School and Chonnam National University Hospital, Gwangju, South Korea) ,  Lee Seongyeong (School of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University, Gwangju, South Korea) ,  Shin Jaewook (School of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University, Gwangju, South Korea) ,  Min Seyoung (School of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University, Gwangju, South Korea) ,  Lee Eunjoo (Big Data Steering Department, National Health Insurance Service, Wonju, South Korea) ,  Song Minkeun (Research Institute of Medical Sciences, Cardiovascular Research Institute, Chonnam National University Medical School & Hospital, Gwangju, South Korea) ,  Lee Doheon (Bio-Synergy Research Center, Daejeon, South Korea) ,  Lee Doheon (Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, South Korea)
資料名： Frontiers in Pharmacology (Web)  (Frontiers in Pharmacology (Web))
巻： 11  ページ： 584875  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7091A  ISSN： 1663-9812  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 薬用植物とその抽出物は,薬物発見のための重要な供給源として使用されている。特に,フィトケミカル,抗酸化剤,ビタミンおよびミネラルを含む植物由来天然化合物は健康を促進し,病気を予防するので注目を集めている。天然化合物の生物活性を確認するためにいくつかのin vitro法が開発されているが,時間とコストを低減する余地がある。これらの限界を克服するために,大規模分析を実施するためにいくつかのin silico法が提案されてきたが,それらは不完全で不均一な天然化合物データを扱うという点ではまだ限られている。ここでは,大規模で不均一な薬剤および天然化合物データを利用することにより,天然化合物の薬用使用を同定するための深層学習に基づくアプローチを提案する。このアプローチの背後にある理論的根拠は,深層学習が不完全情報を軽減するために不均一特徴を効果的に利用できることである。潜在的知識,分子相互作用,および化学的性質特性に基づき,著者らは,4,507の天然化合物と2882の承認された,そして,調査薬のための686の次元特徴を生成した。深層学習モデルを,生成された特徴を用いて訓練し,薬物適応情報を検証した。天然化合物の特徴を訓練されたモデルへの入力として適用したとき,潜在的有効性を高精度,感度,および特異性で首尾よく予測した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分子間相互作用 ,  ビタミン ,  無機質 ,  薬用植物 ,  *薬物療法 ,  生物活性 ,  有効性 ,  in vitro実験 ,  植物性化学物質
準シソーラス用語： 抗酸化剤 ,  抽出物 ,  in silico ,  ネットワーク解析 ,  *天然化合物 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 天然化合物 ,  天然物 ,  医薬品の使用 ,  深層学習 ,  分子相互作用 ,  化学的性質 ,  ネットワーク解析 ,  テキストマイニング

分類 (1件)： 植物の生化学  (EH01050J)

引用文献 (117件)：

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• BateA.EvansS. J. W. (2009). Quantitative signal detection using spontaneous ADR reporting. Pharmacoepidemiol. Drug Saf. 18, 427-436. doi: 10.1002/pds.1742
• BednarzB.Jaxa-ChamiecT.GębalskaJ.Herbaczyńska-CedroK.CeremużyńskiL. (2004). L-arginine supplementation prolongs duration of exercise in congestive heart failure. Kardiol. Pol. 60, 351-353.

タイトルに関連する用語 (5件)： 植物 ,  天然化合物 ,  医薬品使用 ,  同定 ,  深層学習