Бурлака Б. С. Розробка моделей машинного навчання для in silico прогнозу проникності сполук крізь гематоенцефалічний бар'єр / Б. С. Бурлака, І. Ф. Бєленічев // Фармакологія та лікар. токсикологія. - 2021. - 15, № 2. - С. 92-98. - Бібліогр.: 14 назв. - укp.Мета дослідження - створення моделей машинного навчання для in silico прогнозу проникності сполук крізь гематоенцефалічний бар'єр. Матеріали для дослідження, а саме, датасет для навчання моделей створювали шляхом аналізу бібліотеки PubMed (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) у ручному режимі за ключовими словами ("bbb penetration", "in silico bbb test", "Blood-Brain Barrier Permeability", "Blood Brain Barrier"). У датасет вносили дані молекули у вигляді специфікації спрощеного представлення молекул у рядку введення (SMILES) і класифікаційні позначки: 1 - проникає, 0 - не проникає. SMILES для знайдених речовин шукали за допомогою сервісу PubChem (pubchem.ncbi.nlm.nih.gov). Використовували набір методів бінарної класифікації машинного навчання (pycaret.org), мову програмування python 3.8 (python.org) у середовищі управління пакетами miniconda (conda.io). Програмування пайплайну (pipeline) здійснювали за допомогою пакета jupyter notebook (jupyter.org). Генерацію ознак у датасеті зі SMILES проводили за допомогою пакета RDKit (rdkit.org). У результаті проведеного дослідження було створено моделі машинного навчання для in silico прогнозу проникності сполук крізь гематоенцефалічний бар'єр. За критерієм AUC найперспективнішими виявились моделі - Random Forest Classifier, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier. Використання обраних моделей в експертній системі "ExpSys Nasalia" надає змогу прогнозувати вибір допоміжних речовин під час розробки назальних засобів церебропротективної дії. Прогнозування in silico надасть змогу дослідникам на етапі фармацевтичної розробки нових інтраназальних лікарських форм більш ефективно здійснювати підбір допоміжних інгредієнтів, наприклад, додавати до складу рецептури енхансери адсорбції. Створені моделі розміщено на веб сервері експертної системи "ExpSys Nasalia" (nasalia.zsmu.zp.ua) у розділі розрахунки. Індекс рубрикатора НБУВ: Р252.571
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж100063 Пошук видання у каталогах НБУВ Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) ![](/irbis_nbuv/images/info.png) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|