Предсказание биологической активности: Выбор алгоритмов ML для AI-платформы Atlansys EUS

By in
12
Предсказание биологической активности: Выбор алгоритмов ML для AI-платформы Atlansys EUS

Проектирование новых лекарственных препаратов – это сложный и ресурсоемкий процесс, требующий значительных затрат времени и средств. Искусственный интеллект (ИИ) и, в частности, машинное обучение (ML), открывают новые возможности для ускорения и оптимизации этого процесса, позволяя предсказывать биологическую активность новых молекул до их синтеза.

В этой статье мы рассмотрим выбор алгоритмов ML для AI-платформы Atlansys EUS, предназначенной для прогнозирования биологической активности лекарств:

1. Постановка задачи:

Первым шагом является четкое определение задачи.

  • Тип предсказания: Будет ли модель предсказывать:
    • Бинарный исход (активна/не активна) молекула против конкретной мишени? (Классификация)
    • Непрерывную величину (степень активности, константа диссоциации)? (Регрессия)
  • Тип данных:
    • 2D-структура: Представление молекулы как плоской структуры.
    • 3D-конформация: Представление пространственной структуры молекулы.

2. Выбор алгоритмов ML:

  • Сверточные нейронные сети (CNN):
    • Применение: Идеально подходят для анализа 2D изображений молекул. Могут использоваться как для классификации, так и для регрессии.
    • Как работают: CNN используют фильтры для обнаружения локальных признаков в изображении молекулы (например, наличие определенных функциональных групп). Эти признаки комбинируются на более глубоких слоях сети, позволяя модели “научиться” распознавать сложные 패ттерны, связанные с биологической активностью.
    • Примеры: AtomNet, DeepChem
  • Графовые сверточные сети (GCN):
    • Применение: Представление молекул в виде графов (атомы – вершины, связи – ребра). GCN эффективно анализируют сложные структуры и взаимодействия между атомами. Подходят для предсказания как бинарной активности, так и непрерывных значений.
    • Как работают: GCN обрабатывают информацию о структуре графа молекулы, используя матрицу смежности (связей). Они “учатся” распространять информацию по графу, выявляя зависимости между атомами, которые влияют на активность.
  • Случайный лес (Random Forest):
    • Применение: Ансамбль деревьев решений, каждый из которых обучается на подмножестве данных. Хорошо справляется с шумными данными и не склонно к переобучению. Подходит для классификации и регрессии.
  • Как работают: Каждый “дерево” в лесу строит модель на основе случайного подмножества признаков (структурных характеристик молекулы). Предсказание делается путем голосования всех деревьев.
  • Машинные векторы поддержки (SVM):
    • Применение: Моделируют гиперплоскость, которая разделяет данные на классы (активные/не активные). Используются для классификации.
    • Как работают: SVM ищут оптимальную гиперплоскость, которая максимизирует расстояние между классами.

3. Обучение и валидация модели:

  • Подготовка данных: Необходима очистка, форматирование и стандартизация данных о молекулах (структура, свойства)
  • Разделение на обучающий и тестовый наборы: Модель учится на обучающем наборе, а ее точность оценивается на независимом тестовом наборе.
  • Метрики оценки:
    • Для классификации: точность, полнота, F1-мера, AUC (area under the ROC curve)
  • Для регрессии: среднеквадратичная ошибка, R-squared

4. Интерпретация результатов:

Важно понимать, как модель принимает решения, чтобы доверять ее прогнозам и использовать информацию для дизайна новых молекул. Некоторые алгоритмы ML, такие как Random Forest и SVM, позволяют интерпретировать вклад различных признаков (структурных характеристик) в предсказание активности.

5. Будущее прогнозирования биологической активности:

Развитие новых алгоритмов ML, увеличение объемов данных о молекулах и взаимодействиях с белками, а также интеграция знаний из других областей, таких как химия и биология, приведет к созданию еще более точных и надежных моделей для предсказания биологической активности. Это позволит: сократить время и затраты на разработку новых лекарств, увеличить вероятность успеха клинических испытаний, разрабатывать лекарства с более высокой селективностью и меньшим количеством побочных эффектов.

54321
(0 votes. Average 0 of 5)