174
правки
Изменения
→Предсказание молекулярных свойств
При поиске новых лекарственных средств часто прибегают к помощи машинного обучения в таких задачах, как предсказание молекулярных свойств потенциальной молекулы лекарства, формы какого-либо белка, активности взаимодействия между веществами.
===Предсказание молекулярных свойств===
[[Файл:MoleculeGNN.PNG|400px|thumb|Рисунок 7. Молекулярный графПример молекулярного графа]]
[[Файл:Morgan fingerprint.jpg|400px|thumb|Рисунок 8. Пример Morgan Fingerprint для молекулы<ref>[https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1046202314002631 Adrià Cereto-Massagué et al., Molecular fingerprint similarity search in virtual screening, 2015]</ref>.]]
Одна из главных задач машинного обучения при поиске новых лекарств {{---}} сужение круга их поиска. Чаще всего фармацевтические компании имеют на руках библиотеки с огромным количеством веществ, которые они потенциально могут синтезировать и опробовать в качестве лекарства. Но обычно размеры этих библиотек составляют тысячи молекул, поэтому синтезировать и проверить каждую из них не представляется возможным. В этом случае прибегают к предсказанию некоторых свойств этих молекул, которые точно определяют, может ли молекула быть использована как лекарство. Для предсказания свойств молекул обычно используют молекулярный граф (рис. 7) {{---}} графическое представление молекулы (ее атомов и связей). Пример молекулярного графа можно увидеть на рисунке 7.
Первые нейронные сети для предсказания молекулярных свойств использовали Моргановские фингерпринты (англ. Morgan fingerpints), которые для каждого атома в молекуле выделяли всех его соседей на каком-то определенном расстоянии (которое является [[Настройка гиперпараметров#Гиперпараметры|гиперпараметром]]) и смотрели на наличие такой подструктуры в молекуле (рис. 8). Получался аналог [[Векторное представление слов#One-hot encoding|оne-hot кодирования]]. Впоследствии этот метод был несколько усовершенствован, и стали смотреть не на наличие подструктуры, а на то, сколько раз она встречается в молекуле. Прорыв в этой области случился с появлением сети NeuralFingerprints <ref>[https://arxiv.org/abs/1509.09292 Duvenaud et al., Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints, 2015]</ref>, которая является примером одной из первых попыток применения [[графовые нейронные сети|графовых нейронных сетей]] в предсказании свойств молекул.
