TSAP (AI-QSAR)
대사ACACB 활성 예측 모델
ACACB(ACC2)는 미토콘드리아 막에 있는 아세틸-CoA 카복실화효소입니다. 이 효소가 만드는 말로닐-CoA가 지방산 연소를 막기 때문에, 억제제는 지방간염(MASH)·비만·제2형 당뇨병 치료제로 연구됩니다. 기준 구조 5KKN은 비오틴 카복실화효소 도메인에 붙어 이량체 형성을 막는 알로스테릭 억제제 ND-646이 결합한 구조입니다.
ACACB(대사 분야)의 실측 활성 데이터로 학습한 모델입니다. 화합물을 넣으면 ACACB에 대한 IC50 값을 예측하고, 그 값으로 후보의 순위를 매길 수 있습니다.
이 모델로 예측하기
모델 카드
- UniProt
- O00763
- 기준 구조
- PDB 5KKN, 리간드 6U3
- 학습 데이터
- TSAP (AI-QSAR): 49개 화합물, IC50
- 검증 방식
- 학습에 쓰지 않은 화합물(holdout)로 예측값과 실측값을 비교합니다.
- 비용
- 519 크레딧부터
- 모델 버전
- TSAP (AI-QSAR): Ridge regression on docking features
검증 결과
학습에 쓰지 않은 화합물로 예측값과 실측값을 비교했습니다.
TSAP (AI-QSAR)
Pearson r
0.80
검증 화합물
12개
사용법
이 모델로 예측하기 아래의 TSAP (AI-QSAR) 버튼을 누르면, 위저드가 ACACB 모델이 선택된 채로 열립니다.
예측할 화합물의 SMILES를 .smi, .csv, .txt 파일로 올립니다.
예상 크레딧과 시간을 확인하고 제출합니다.
결과는 화합물별 예측 IC50 순위표로 나옵니다.
한계
- 학습 데이터와 구조가 크게 다른 화합물은 예측이 덜 정확할 수 있습니다.
- 검증에 쓴 화합물이 12개 정도로 적어서, 새 화합물에서의 성능은 지표와 다를 수 있습니다.
- 예측값은 실험을 대신하지 않습니다. 합성과 측정의 우선순위를 정하는 데 씁니다.
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