Bektašević, Mejra

Link to this page

Authority KeyName Variants
a5a4fff0-c07d-4b54-b0d1-e01565fa2482
  • Bektašević, Mejra (1)
Projects

Author's Bibliography

The importance of the accuracy of the experimental data for the prediction of solubility

Erić, Slavica; Kalinić, Marko; Popović, Aleksandar; Makić, Halid; Civić, Elvisa; Bektašević, Mejra

(Srpsko hemijsko društvo, Beograd, 2010)

TY  - JOUR
AU  - Erić, Slavica
AU  - Kalinić, Marko
AU  - Popović, Aleksandar
AU  - Makić, Halid
AU  - Civić, Elvisa
AU  - Bektašević, Mejra
PY  - 2010
UR  - https://farfar.pharmacy.bg.ac.rs/handle/123456789/1425
AB  - Aqueous solubility is an important factor influencing several aspects of the pharmacokinetic profile of a drug. Numerous publications present different methodologies for the development of reliable computational models for the prediction of solubility from structure. The quality of such models can be significantly affected by the accuracy of the employed experimental solubility data. In this work, the importance of the accuracy of the experimental solubility data used for model training was investigated. Three data sets were used as training sets - data set 1, containing solubility data collected from various literature sources using a few criteria (n = 319), data set 2, created by substituting 28 values from data set 1 with uniformly determined experimental data from one laboratory (n = 319), and data set 3, created by including 56 additional components, for which the solubility was also determined under uniform conditions in the same laboratory, in the data set 2 (n = 375). The selection of the most significant descriptors was performed by the heuristic method, using one-parameter and multi-parameter analysis. The correlations between the most significant descriptors and solubility were established using multi-linear regression analysis (MLR) for all three investigated data sets. Notable differences were observed between the equations corresponding to different data sets, suggesting that models updated with new experimental data need to be additionally optimized. It was successfully shown that the inclusion of uniform experimental data consistently leads to an improvement in the correlation coefficients. These findings contribute to an emerging consensus that improving the reliability of solubility prediction requires the inclusion of many diverse compounds for which solubility was measured under standardized conditions in the data set.
AB  - Rastvorljivost leka u vodi je značajan faktor koji utiče na više aspekata njegovog farmakokinetičkog profila. Brojne publikacije prezentuju različite metodologije za razvoj pouzdanih kompjuterskih modela za predviđanje rastvorljivosti na osnovu strukture jedinjenja. Kvalitet modela za predviđanje rastvorljivosti bitno zavisi od tačnosti eksperimentalnih vrednosti za rastvorljivost koje su korišćene za treniranje modela. U ovom radu proučavan je značaj primene eksperimentalnih podataka dobijenih pod standardizovanim, uniformnim uslovima za treniranje modela za predviđanje rastvorljivosti. Korišćena su tri seta podataka - ispitivani set 1 koji je dobijen odabirom eksperimentalnih vrednosti za rastvorljivost pod određenim kriterijumima iz različitih literaturnih izvora (n = 319), zatim ispitivani set 2 koji je dobijen zamenom 28 vrednosti za rastvorljivost iz ispitivanog seta 1 vrednostima za rastvorljivost dobijenim standardizovanom eksperimentalnom metodom u jednoj laboratoriji (n = 319) i ispitivani set 3 koji je dobijen dodatkom još 56 komponenata u ispitivani set 2, za koje su vrednosti rastvorljivisti takođe određene pod standardizovanim uslovima u istoj laboratoriji (n = 375). Zatim je primenjena heuristička metoda za selekciju najznačajnijih deskriptora, korišćenjem jednoparametarskih i višeparametarskih analiza. Postavljene su korelacije između najznačajnijih deskriptora i rastvorljivosti korišćenjem multilinearne regresione analize za sva tri ispitivana seta podataka. Uočena je značajna razlika između jednačina koje su dobijene korišćenjem različitih setova podataka, što ukazuje na to da je nakon uvođenja novih eksperimentalnih podataka neophodno dodatno optimizovati postojeće modele. Pokazano je da korišćenje uniformnih eksperimentalnih podataka uslovljava poboljšanje koeficijenata korelacije. Ovi rezultati govore u prilog sve zastupljenijem stavu da je za poboljšanje pouzdanosti predviđanja rastvorljivosti potrebno koristiti setove podataka velikog broja različitih jedinjenja čija je rastvorljivost merena pod standardizovanim uslovima.
PB  - Srpsko hemijsko društvo, Beograd
T2  - Journal of the Serbian Chemical Society
T1  - The importance of the accuracy of the experimental data for the prediction of solubility
T1  - Važnost preciznosti eksperimentalnih podataka za procenu rastvorljivosti
VL  - 75
IS  - 4
SP  - 483
EP  - 495
DO  - 10.2298/JSC090809022E
ER  - 
@article{
author = "Erić, Slavica and Kalinić, Marko and Popović, Aleksandar and Makić, Halid and Civić, Elvisa and Bektašević, Mejra",
year = "2010",
abstract = "Aqueous solubility is an important factor influencing several aspects of the pharmacokinetic profile of a drug. Numerous publications present different methodologies for the development of reliable computational models for the prediction of solubility from structure. The quality of such models can be significantly affected by the accuracy of the employed experimental solubility data. In this work, the importance of the accuracy of the experimental solubility data used for model training was investigated. Three data sets were used as training sets - data set 1, containing solubility data collected from various literature sources using a few criteria (n = 319), data set 2, created by substituting 28 values from data set 1 with uniformly determined experimental data from one laboratory (n = 319), and data set 3, created by including 56 additional components, for which the solubility was also determined under uniform conditions in the same laboratory, in the data set 2 (n = 375). The selection of the most significant descriptors was performed by the heuristic method, using one-parameter and multi-parameter analysis. The correlations between the most significant descriptors and solubility were established using multi-linear regression analysis (MLR) for all three investigated data sets. Notable differences were observed between the equations corresponding to different data sets, suggesting that models updated with new experimental data need to be additionally optimized. It was successfully shown that the inclusion of uniform experimental data consistently leads to an improvement in the correlation coefficients. These findings contribute to an emerging consensus that improving the reliability of solubility prediction requires the inclusion of many diverse compounds for which solubility was measured under standardized conditions in the data set., Rastvorljivost leka u vodi je značajan faktor koji utiče na više aspekata njegovog farmakokinetičkog profila. Brojne publikacije prezentuju različite metodologije za razvoj pouzdanih kompjuterskih modela za predviđanje rastvorljivosti na osnovu strukture jedinjenja. Kvalitet modela za predviđanje rastvorljivosti bitno zavisi od tačnosti eksperimentalnih vrednosti za rastvorljivost koje su korišćene za treniranje modela. U ovom radu proučavan je značaj primene eksperimentalnih podataka dobijenih pod standardizovanim, uniformnim uslovima za treniranje modela za predviđanje rastvorljivosti. Korišćena su tri seta podataka - ispitivani set 1 koji je dobijen odabirom eksperimentalnih vrednosti za rastvorljivost pod određenim kriterijumima iz različitih literaturnih izvora (n = 319), zatim ispitivani set 2 koji je dobijen zamenom 28 vrednosti za rastvorljivost iz ispitivanog seta 1 vrednostima za rastvorljivost dobijenim standardizovanom eksperimentalnom metodom u jednoj laboratoriji (n = 319) i ispitivani set 3 koji je dobijen dodatkom još 56 komponenata u ispitivani set 2, za koje su vrednosti rastvorljivisti takođe određene pod standardizovanim uslovima u istoj laboratoriji (n = 375). Zatim je primenjena heuristička metoda za selekciju najznačajnijih deskriptora, korišćenjem jednoparametarskih i višeparametarskih analiza. Postavljene su korelacije između najznačajnijih deskriptora i rastvorljivosti korišćenjem multilinearne regresione analize za sva tri ispitivana seta podataka. Uočena je značajna razlika između jednačina koje su dobijene korišćenjem različitih setova podataka, što ukazuje na to da je nakon uvođenja novih eksperimentalnih podataka neophodno dodatno optimizovati postojeće modele. Pokazano je da korišćenje uniformnih eksperimentalnih podataka uslovljava poboljšanje koeficijenata korelacije. Ovi rezultati govore u prilog sve zastupljenijem stavu da je za poboljšanje pouzdanosti predviđanja rastvorljivosti potrebno koristiti setove podataka velikog broja različitih jedinjenja čija je rastvorljivost merena pod standardizovanim uslovima.",
publisher = "Srpsko hemijsko društvo, Beograd",
journal = "Journal of the Serbian Chemical Society",
title = "The importance of the accuracy of the experimental data for the prediction of solubility, Važnost preciznosti eksperimentalnih podataka za procenu rastvorljivosti",
volume = "75",
number = "4",
pages = "483-495",
doi = "10.2298/JSC090809022E"
}
Erić, S., Kalinić, M., Popović, A., Makić, H., Civić, E.,& Bektašević, M.. (2010). The importance of the accuracy of the experimental data for the prediction of solubility. in Journal of the Serbian Chemical Society
Srpsko hemijsko društvo, Beograd., 75(4), 483-495.
https://doi.org/10.2298/JSC090809022E
Erić S, Kalinić M, Popović A, Makić H, Civić E, Bektašević M. The importance of the accuracy of the experimental data for the prediction of solubility. in Journal of the Serbian Chemical Society. 2010;75(4):483-495.
doi:10.2298/JSC090809022E .
Erić, Slavica, Kalinić, Marko, Popović, Aleksandar, Makić, Halid, Civić, Elvisa, Bektašević, Mejra, "The importance of the accuracy of the experimental data for the prediction of solubility" in Journal of the Serbian Chemical Society, 75, no. 4 (2010):483-495,
https://doi.org/10.2298/JSC090809022E . .
2
3
5