• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Предсказание синтезируемости молекул лекарств с помощью глубокого обучения

ФИО студента: Федотов Александр Сергеевич

Руководитель: Новиков Борис Асенович

Кампус/факультет: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Оценка: 9

Год защиты: 2020

В современной фармацевтике большинство новых лекарств создаётся уже не людьми, а машинами. Это значительно увеличило качество и скорость разработки, но не сильно снизило стоимость синтеза новых веществ. Ведь для каждого нового лекарства нужно создать не только молекулу с нужными свойствами, но и реакцию для её получения. И то, и другое существующие подходы делают не точно, генерируя большое множество некорректных реакций, которые необходимо каким-то образом отфильтровывать перед постановкой реальных экспериментов. В данной работе предложен способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. К сожалению, не существует публичных данных по некорректным реакциям, необходимым для решения сформулированной задачи классификации, поэтому дополнительно создан синтетический датасет с негативными примерами. Таким образом, предложены две модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные. Результаты классификации показали, что полученный сгенерированный датасет содержал множество возможно успешных реакций, и что классификатор успешно отличает более вероятные реакции. При этом с помощью него были найдены примеры скорее всего некорректных реакций из исходного датасета, что говорит о возможности использования классификатора и для его фильтрации.

Текст работы (работа добавлена 28 мая 2020 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ