AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-25

ইন্টিগ্রেটেড মেশিন লার্নিং ও আণবিক মডেলিংয়ের মাধ্যমে প্রাকৃতিক উপাদান থেকে প্রাপ্ত NaV1.5 সোডিয়াম চ্যানেল মডুলেটর শনাক্তকরণ

মূল শিরোনাম: Identification of a natural product derived NaV1.5 sodium channel modulator through integrated machine learning and molecular modeling

বিদ্যমান সোডিয়াম চ্যানেল ব্লকারগুলোতে প্রোঅ্যারিদমিক ঝুঁকি থাকে, তাই অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনের জন্য নিরাপদতর NaV1.5 মডুলেটর প্রয়োজন। গবেষক দল ১,৫১২টি পরিচিত NaV1.5 ইনহিবিটরের ওপর LightGBM, XGBoost এবং Random Forest মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছে এবং COCONUT থেকে ১০০,৪০৪টি প্রাকৃতিক যৌগ স্ক্রিন করেছে। সেরা মডেল (LightGBM, MCC 0.66) থেকে Piperaduncin C পাওয়া গেছে, যা অনুকূল ডকিং, স্থিতিশীল সিমুলেশন এবং কুইনিডিনের চেয়ে ভালো পূর্বাভাসিত বাইন্ডিং এনার্জি দেখিয়েছে, তবে পরীক্ষামূলক যাচাই এখনও প্রয়োজন।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →