Изменения

При поиске новых лекарстенных средств часто прибегают к помощи машинного обучения в таких задачах, как предсказание молекулярных свойств потенциальной молекулы лекарства, формы какого-либо белка, активности взамодействия между друмя молеулами и т.д.

===Предсказание молекулярных свойств===

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 ситезировать и проверить каждую из них не представлятся возможным. В этом случае прибегают к предсказанию некоторых свойств этих молекул, которые точно определяют, может ли молекула быть использована как лекарство.

По молекулярному графу далее строится вектор свойств для молекулы. В основе большинства методов лежат [[графовые нейронные сети]].

===Предсказание формы белка===

===Предсказание реакции между молекулами===