
![image](/images/2025/21/01.png)

- โมเลกุลของยาอาจจับกับโปรตีนอื่น (off-target protein) ที่ไม่ใช่เป้าหมายได้ ซึ่งการจับเหล่านี้อาจเป็นสาเหตุของผลข้างเคียงได้
- Off-target Binding Prediction คือโครงงานที่ช่วยประเมินความเสี่ยงของยาใหม่ก่อนเข้าสู่การทดลองในมนุษย์หรือสัตว์ เพื่อลดต้นทุนและระยะเวลาที่ใช้ในการทดลอง
- โครงงานนี้ใช้ ข้อมูล SMILES (โครงสร้างของยา) และ ลำดับกรดอะมิโนของโปรตีน (Protein Sequence) จาก Kaggle และ PLDOCK ในการทำนายค่า Kd ซึ่งแสดงถึงความสามารถในการจับระหว่างยาและโปรตีน
- extract ค่า descriptor จาก SMILES & Protein เพื่อใช้สำหรับ Tabular models
- ทดลอง train โมเดลด้วย Machine Learning models หลากหลายรูปแบบ ทั้ง CNN, GNN, Regression และ Ensemble เพื่อหา architecture ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
- โมเดลที่ดีที่สุดได้ค่า Mean Squared Error (MSE) ประมาณ 0.7 และวิเคราะห์ข้อผิดพลาด (Error Analysis) โดยการตรวจสอบ substructure ของยาและโปรตีนที่ทำนายผิด
- นำผลลัพธ์มาแสดงผ่าน Streamlit web application ที่สามารถป้อนโครงสร้างยาเพื่อทำนายค่า Kd ของการจับกับ list protein


Dti_Prediction

โดย Panisara Triamrangsee • -