COMET:Combined Matrix for Elucidating Targets

要約

生理活性化合物の相互作用標的を特定することは、その薬理学的効果を解読するための基礎的な要素です。
標的予測アルゴリズムにより、研究者は潜在的な標的を迅速に調査し探索するための効果的なツールを得ることができます。
ここでは、タスクあたり 10 分未満の平均処理時間内で、類似の活性化合物、三次元の予測結合モード、確率スコアなどの包括的な予測洞察を提供する、マルチテクノロジーのモジュール式ターゲット予測ツールである COMET を紹介します。
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細心の注意を払って厳選されたデータにより、COMET データベースには 990,944 の薬物と標的の相互作用ペアと 45,035 の結合ポケットが含まれており、ヒト疾患の確認済みおよび探索的な治療標的に及ぶ 2,685 の標的の予測が可能になります。
ChEMBL と BindingDB のデータセットを使用した比較テストでは、COMET は他の 5 つのよく知られたアルゴリズムを上回り、特定の化合物の上位 15 の予測内で少なくとも 1 つの真のターゲットを 80% 近い確率で正確に特定しました。
COMET には、https://www.pdbbind-plus.org.cn/comet から自由にアクセスできる、ユーザーフレンドリーな Web サーバーも備えています。

要約(オリジナル)

Identifying the interaction targets of bioactive compounds is a foundational element for deciphering their pharmacological effects. Target prediction algorithms equip researchers with an effective tool to rapidly scope and explore potential targets. Here, we introduce the COMET, a multi-technological modular target prediction tool that provides comprehensive predictive insights, including similar active compounds, three-dimensional predicted binding modes, and probability scores, all within an average processing time of less than 10 minutes per task. With meticulously curated data, the COMET database encompasses 990,944 drug-target interaction pairs and 45,035 binding pockets, enabling predictions for 2,685 targets, which span confirmed and exploratory therapeutic targets for human diseases. In comparative testing using datasets from ChEMBL and BindingDB, COMET outperformed five other well-known algorithms, offering nearly an 80% probability of accurately identifying at least one true target within the top 15 predictions for a given compound. COMET also features a user-friendly web server, accessible freely at https://www.pdbbind-plus.org.cn/comet.

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