一种基于机器学习的抗壶腹癌活性分子预测模型及其构建方法

本发明属于生物信息技术领域，提出了一种基于机器学习的抗壶腹癌活性分子预测模型及其构建方法。本发明对已上市药物进行壶腹癌细胞上的抗癌活性筛选，获取对壶腹癌细胞的化合物毒性数据，并计算化合物的分子描述符，使用机器学习算法建立化合物的抗壶腹癌活性预测模型。本方法具有较高的准确度且使用方便，只需提供化合物结构即可进行该分子的抗壶腹癌活性判断。该模型可用于壶腹癌治疗药物的大规模虚拟筛选，能够降低传统药物筛选方法的时间和资金上的成本，有助于解决当前壶腹癌临床治疗中仍不存在特异性药物的问题。