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预测单克隆抗体人体皮下生物利用度的机器学习尝试( Machine Learning Attempts for Predicting Human Subcutaneous Bioavailability of Monoclonal Antibodies )
L Hao MJ Hageman
与皮下给药有关的一个知识差距是不可预测和可变的生物利用度。本研究旨在开发机器学习方法来预测单抗的生物利用度是否≥70%或以下，而不完全了解输入和输出之间的机理和因果关系，并建立了单抗SC产品数据库。在此基础上完成了模型的训练和验证，并使用不同的机器学习算法将一组输入（产品特性）映射到输出（生物利用度）。利用主成分分析(PCA)进行降维，得到的单抗产品的生物利用度在35%～90%之间。基于树的方法，包括随机森林(RF)、自适应Boost（AdaBoost）和决策树(DT)在生物利用度分类中具有最好的预测性和泛化能力。基于多层感知器(MLP)、Gaussian Nave Bayes（GaussianNB）和k最近邻(kNN)算法的模型也提供了可接受的预测精度，机器学习可能是预测单抗生物利用度的潜在工具。由于所有输入特征都是通过理论计算和预测获得的，而不是通过实验获得的，该模型可能特别适用于一些早期研究活动，如单抗分子分类、设计/优化、突变体筛选、分子选择和制剂设计。
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