(untitled) (Tạp chí Y học Cộng đồng, 2024)
Mục tiêu: Xây dựng và phát triển mô hình Học máy dự đoán các hợp chất tự nhiên trong điều trị Đái tháo đường týp 2 (ĐTĐT2), Đánh giá khả năng tác động đa mục tiêu của các hợp chất sàng lọc được. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng thuật toán ImRMR và XGBoost để xây dựng mô hình Học máy dự đoán các hợp chất tự nhiên có hoạt tính kháng ĐTĐT2. Kết hợp Gắn kết phân tử trên AutoDock Vina, nghiên cứu đánh giá khả năng gắn kết trên đa mục tiêu giữa các hợp chất sàng lọc được với các đích tác động tiềm năng của ĐTĐT2. Kết quả: Mô hình DiMeNP với độ chính xác là 0,917 và AUC là 0,962 đã được áp dụng để sàng lọc hơn 13,000 hợp chất tự nhiên và dự đoán được 11 hợp chất flavonoid và 3 hợp chất lignan. Các hợp chất đáp ứng các tiêu chí về sinh khả dụng và tính giống thuốc, với xác suất dự đoán > 0,9 và đều gắn kết tốt trên 5 mục tiêu tiềm năng trong điều trị đái tháo đường bao gồm GLP1, DPP4, PPAR-γ, α-glucosidase và α-amylase. Kết luận: Ứng dụng phương pháp học máy kết hợp gắn kết phân tử, nghiên cứu xây dụng mô hình DiMeNP có khả năng sàng lọc được các hợp chất có hoạt tính tác động đa mục tiêu trên ĐTĐT2.