ニュース

正確に計算された分子プロパティーは、予測されたプロパティーの実測値との関係の理解、新しいターゲットに対する予測モデルのトレーニング、および新規エンティティのプロパティーの予測に大きな影響を与えます。ChemAxonの予測ツールCalculator Pluginsは、特にイオン化（ionization）、親油性（lipophilicity）溶解度（solubility ）などのより複雑な分子プロパティー予測において、産業界・学術研究で広く受け入れられ、利用されています。

これらのアルゴリズムの開発において、継続的な精度評価は我々の戦略の一部となっています。

このステップを自動化、再現性、透明性のあるものにするために、精度に関するレポートを自動作成するプログラムを開発し公開することにしました。

 

まず、アストラゼネカによって開示された創薬セット（ChEMBLアッセイID：CHEMBL3301362）でpKa予測ツールを評価しました。

このデータセットでは、ほとんどのbasic pKa値は、261の化合物について、Sirius Analyticalの標準的な手法による吸収および電位差滴定によって決定されています。

それらのうち12例は値がなく、2例の実験は>の関係で提示され、4つの化合物は予測pka値が0~14の範囲ではありませんでした。

最終的なセット（243ケース）では、既製の予測でRMSEが1.11、ピアソン相関係数（r）が0.88でした（図1）。

 

図1. CHEMBL3301362アッセイデータの基本的なpKa精度評価。

 

測定値の48％は0.5 pKa単位以内で予測され、73％は1 pKa単位以内でした。ドキュメントページにアップロードされたレポートは、こちらからも入手できます。

また、溶解度予測子の精度に関心があったため、Hongping Zhaoらによって最近公開されたデータセットを選択しました。（DOI：10.3389 / fonc.2020.00121）。

標準の固有溶解度モデルは、これらの9390構造で1.16 RMSEおよび0.84ピアソン相関係数（r）を達成しました。

ケースの42％は0.5 logS単位内で予測され、71％は1 logS単位内で予測されました（図1）。

ケミカルスペースの分析中に、このセットには希少元素、4級窒素原子、および溶解度予測モデルの設計上の範囲外である多成分からなる化合物が含まれていることを認識しました。

そこで、希土類元素を含む構造、複数の成分からなる構造、恒久的に帯電した構造を取り除いてリガンドを準備しました。

 

 

図2. Hongping Zhaoのセットの溶解度予測評価（10.3389 / fonc.2020.00121）。
上（a）は元のセット、下（b）はフィルタリングされたサブセットです。

 

6886ケースを数えるサブセットでは、より高い精度（RMSE：1.04、ピアソン相関係数（r）0.86、46％および75％のケースで、それぞれ0.5および1 logS単位以内）が観察されました。

1 log単位（logSまたはpKa）が5.9 kJ / molの自由エネルギーの変化に対応することを考えると、観測された1 RMSE、つまり中央値デルタ〜0.5は、新規化合物設計をサポートする正確な予測と見なすことができます。

しかしながら、新規のケミカルスペースについてトレーニングすることで、モデルを改善することに我々は取り組みたいと考えています。実験的に決定された物性データを共有できる協力者を歓迎します。ご興味のある方はcalculators-support@chemaxon.comまでご連絡ください。

 

この小規模な調査には次の2つの側面がありました。

(i) ユーザコミュニティにツールの適用性と予測力の透明性を高め、議論のきっかけを提供すること

(ii) モデルトレーニングのユースケースのための自動QC分析機能を備えたパッケージを拡張し、各評価や新しいデータポイントが改善のきっかけとなること。

１点目についてあなた様のご意見をお聞かせ頂ければ幸いです。

 

原文：https://chemaxon.com/publication/predicted-pka-and-solubility-values

How do predicted pKa and solubility values compare to reality?
by Ákos Tarcsay