174
правки
Изменения
→Генерация малых молекул
Предсказание формы белков основано на нейронных сетях, которые как вход используют очень длинную аминокислотную последовательность (размер алфавита ограничен {{---}} всего различных аминокислот 20), а на выходе должны предсказать значения торсионных углов<ref>[https://kodomo.fbb.msu.ru/~youthofchemist/projects/Term_1/Protein/phipsi.html Торсионные углы]</ref> между аминокислотами. В декабре 2020 года DeepMind (исследовательское подразделение Google) заявили, что решили проблему пространственной структуры белка.<ref>[https://meduza.io/feature/2020/12/13/fundamentalnaya-problema-belka-reshena-uchenye-bilis-nad-ney-polveka-no-vse-sdelali-programmisty-google-i-eto-mozhet-byt-ochen-vazhno-dlya-meditsiny Фундаментальная «проблема белка» решена]</ref> Авторы модели утверждают, что значение метрики глобального расстояния (англ. global distance test) превысило 90%. Метрика глобального расстояния {{---}} это метрика, которая вычисляется для каждой аминокислоты как процент атомов углерода из главной цепи белка, которые в сгенерированном белке расположены не более чем на расстоянии какого-то определенного количества ангстрем от соответствующего атома углерода в исходном белке. Обычно это значение берется равным 1, 2, 4 или 8 ангстрем (10<sup>-10</sup>м).
===Генерация малых молекулмолекулярных структур===[[Файл:Ranc scheme.png|400px|thumb|Пример генеративно-состязательной сети для лекарственных молекул. Сеть RANC (Reinforced Adversarial Neural Computer).]]Еще одна задача, которая есть сейчас в мире машинного обучения {{---}} генерировать новые молкулы, которые могут потенциально быть лекарствами. Для этого используют генеративно-состязательные сети. Основное преимущество такого подхода заключается в том, что при работе с библиотеками уже синтезированных лекарств есть вероятность "пропустить" важное соединение просто потому, что в этой библиотеке его не было. ПОэтому используется также и абсолютно другой подход {{---}} предлагается наоборот генерировать различные молекулы, а уже потом проверять, действительно ли их можно использовать как лекарство и насколько сложно его синтезировать. Часто в метрику качества генератора также включают и соответствие некоторым молекулярным свойствам, необходимым для того, чтобы молекулу можно было использовать в качестве лекарства, а также по некоторым свойствам проверяют, может ли вообще предложенное генератором соединение быть синтезированным.
==См. также==
