SkinBug: подход искусственного интеллекта для прогнозирования метаболизма биотиков и ксенобиотиков, опосредованного микробиомом кожи человека
2023-02-13 01:19
Основные моменты
SkinBug — это инструмент на основе AI/ML для прогнозирования метаболизма молекул микробиомом кожи.
База данных 1 094 153 метаболических ферментов из 897 пангеномов микробиома кожи.
Прогнозирует ферменты, виды бактерий и участки кожи для прогнозируемых реакций.
Многоцелевая точность 82,4% и бинарная точность 90,0%, подтверждено 28 различными реальными случаями.
Вывод
Помимо того, что микробиом кожи имеет решающее значение для здоровья хозяина, он обладает большим резервуаром метаболических ферментов, которые могут метаболизировать молекулы (косметика, лекарства, загрязняющие вещества и т. д.), которые составляют основную часть экспозиции кожи. Таким образом, чтобы предсказать полный метаболизм любой молекулы микробиомом кожи, для разработки «SkinBug» использовалась курируемая база данных метаболических ферментов (1 094 153), реакций и субстратов из примерно 900 видов бактерий из 19 различных участков кожи. Он объединяет методы машинного обучения, нейронных сетей и хемоинформатики и обеспечивает точность мультикласса с несколькими метками до 82,4% и точность двоичного кода до 90,0%. SkinBug предсказывает все возможные метаболические реакции и связанные с ними ферменты, реакционные центры, виды микробиома кожи, содержащие ферменты, и соответствующие участки кожи.
Так как наша кожа находится в постоянном контакте со многими химическими молекулами из-за загрязнения или использования продуктов по уходу за кожей, прогнозирование и оценка метаболизма этих молекул видами микробиома кожи были очень необходимы, и SkinBug является ценным вкладом. Комплексный подход с использованием машинного обучения, нейронных сетей и хемоинформатики вместе с базой данных метаболических ферментов для видов микробиома кожи, построенной в этом исследовании, помог спрогнозировать все возможные метаболические реакции, которые могут происходить с данной молекулой, их соответствующие реакционные центры, метаболические ферменты, которые могут выполнять предсказуемые реакции, виды, которые содержат эти метаболические ферменты, и участки кожи, которые несут эти виды. Тематические исследования наряду с биологическими подтверждениями, представленными здесь, свидетельствуют о точности, применимости, и потенциал SkinBug. Этот первый современный инструмент для прогнозирования метаболизма данной молекулы микробиомом кожи будет очень полезен для разработки новых терапевтических подходов в дерматологии и косметике, а также послужит основой для будущих экспериментальных исследований.