Исследователи КФУ научили нейросеть использовать законы химии

27.01.2020 73
Это достижение позволит более точно предсказывать свойства молекул при компьютерном дизайне новых лекарств и материалов.

Результаты совместных исследований ученых Казанского федерального университета, МГУ, Университета Страсбурга (Франция) и университета Хоккайдо (Япония) опубликованы в Journal of Chemical Information and Modeling.

Международный коллектив исследователей создал вычислительную модель, учитывающую фундаментальные химические законы при предсказании свойств молекул. Работа велась в рамках проекта «Применение методов искусственного интеллекта к планированию синтеза химических веществ» Президентской программы исследовательских проектов Российского научного фонда.

Фото - Медиапортал КФУ

«Мы предложили способ, как можно внедрять известные химические уравнения внутрь некоторых методов машинного обучения. Он был испробован на предсказании константы таутомеризации и кислотности, которые связаны уравнением Кабачника. Используя функциональную взаимозависимость между ними, одна нейросеть учится предсказывать оба этих свойства молекулы», - рассказал руководитель проекта, доцент Химического института им.А.М.Бутлерова КФУ, старший научный сотрудник НИЛ Хемоинформатика и молекулярное моделирование КФУ Тимур Маджидов.

Как объяснил химик, прототропная таутомерия – явление обратимой изомерии, при которой изомеры (вещества, имеющие одинаковый качественный и количественный состав, но различающиеся строением и свойствами) легко переходят друг в друга за счет переноса атома водорода.

«Таутомерные превращения очень характерны для органических соединений, им подвержены около половины известных соединений. Например, один из механизмов спонтанного появления мутаций связан с таутомерными превращениями нуклеиновых оснований ДНК. Поэтому необходимо учитывать таутомерию при регистрации новых соединений, компьютерном дизайне новых лекарств и поиске молекул с заданными свойствами».

Тимур Маджидов и другие авторы статьи «Cопряженные модели «структура-свойство»: применение для одновременного предсказания констант кислотности и таутомерного равновесия» считают, что полученные ими научные результаты позволят не только повысить точность прогнозирования физико-химических свойств создаваемых  лекарственных средств и новых материалов, но добиться более корректного предсказания  параметров  химических реакций.

 Автор: Лариса Бусиль
 
 



Назад к списку


Добавить комментарий
Прежде чем добавлять комментарий, ознакомьтесь с правилами публикации
Имя:*
E-mail:
Должность:
Организация:
Комментарий:*
Введите код, который видите на картинке:*