Användningen av Bayesiansk statistik för att modellera både generella (flerfamiljiga) och specifika (enriktade) kinashämmare undersöks. Metoden visar ett alternativ till nuvarande beräkningsmetoder som tillämpas på heterogena struktur-/aktivitetsdatamängder. Detta tillvägagångssätt fungerar snabbt och kan lätt modifieras vid behov. En generaliserad modell som genereras med hjälp av inhibitordata från flera kinaklasser visar meningsfull anrikning för flera specifika kinasmål. Ett sådant tillvägagångssätt kan användas för att prioritera föreningar för screening eller för att optimalt välja föreningar från tredje part datainsamlingar. Den observerade fördelen med metoden är att hitta föreningar som inte är strukturellt relaterade till kända aktiva, eller nya mål för vilka det inte finns tillräckligt med information för att bygga en specifik kinasmodell. Den allmänna kinasmodell som beskrevs var byggd på basis av mestadels tyrosinkinashämmare, med vissa serin-/treoninhämmare; alla testfall som användes vid förutsägelse var också på mål för tyrosinkinas. Bekräfta tillämpligheten av denna teknik på andra kinafamiljer kommer att bestämmas när dessa biologiska analyser blir tillgängliga.
Xia och kollegor REF använde en modifierad Naive Bayes-klassificering för att modellera flerfamiljs- och enmålskinashämmare.
Classification of kinase inhibitors using a Bayesian model
{'venue': 'Journal of medicinal chemistry', 'journal': 'Journal of medicinal chemistry', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}