НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ГЕНОТОКСИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ХИМИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ

Аннотация:

Цель исследования. Создание методологии нейросетевого прогноза генотоксической активности фармакологически активных соединений на основе физико-химических и структурных параметров. В качестве основы для формирования обучающей выборки использована зарегистрированная база данных «Генотоксические соединения». Она содержала данные о 378 верифицированных структурах известных веществ, исследованных в тесте ДНК-комет. Обучающая выборка для нейросетевого моделирования после дополнительной обработки и вычисления в программе DruLiTo 15-ти физико-химических и структурных параметров содержала 371 запись с меткой о наличии или отсутствии генотоксических свойств. Обучение нейросетей с архитектурой двухслойного перцептрона с «узким горлом» производилось двухэтапно в программе Statistica. На первом этапе после обучения 2000 сетей из 200 сохраненных, вручную выбирали одну оптимальную модель по оценкам обучения и тестирования. Второй этап заключался в дообучении выбранной сети с фиксированными характеристиками для оптимизации весов нейронов и достижения лучших параметров точности. В результате выполнена верификация и расчет физико-химических и структурных характеристик для всех соединений из базы данных. Собрана обучающая выборка и на ее основе построена и выявлена классификационная нейросеть прямого распространения для прогноза наличия/отсутствия генотоксичности химических веществ от вычисленных характеристик. Доказана применимость методологии для прогноза токсикологических характеристик разнообразных химических соединений с применением технологий искусственного интеллекта. Выполнено сравнение показателей точности прогноза генотоксичности нейросетевым, дискриминантным и консенсусным (IT Microcosm) методами. Проведена независимая валидация полученной нейросетевой модели с применением внешнего тестового набора лекарственных препаратов. Выполнена оценка in silica генотоксичности 52 новых перспективных антимикробных производных хиназолинона.

Авторы:

Издание: Вестник новых медицинских технологий
Год издания: 2025
Объем: 4с.
Дополнительная информация: 2025.-N 4.-С.135-138. Библ. 15 назв.
Просмотров: 4