Covalent-MAS ilaç tasarımı için yinelemeli bir çerçeve yayınlandı

Geliştiriciler, kovalent ilaçların oluşturulma sürecini otomatikleştirmek için tasarlanmış modüler bir Python çerçevesi olan Covalent-MAS'i sundu. Araç, makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak moleküler iteratif tasarım sorunlarını çözmeye yöneliktir.

Sistem, çok kriterli optimizasyonu ve kanıtlara dayalı öğrenmeyi destekler. Çerçevenin parçası, moleküler docking için bağlanma afinite değerlendirmesi gerçekleştirmesine olanak tanıyan AutoDock Vina için bir adaptör entegre edilmiştir. Bu yığının kullanımı, geçerli molekül oluşturma oranını 98.81% artırmasını sağlamıştır.

Çözüm mimarisi, araştırmacılara kimyasal yapıların oluşturulması ve filtreleme pipleline esnek bir şekilde yapılandırma olanağı veren modüler bir prensibe dayanmaktadır. Çerçeve, farmasötik geliştirme ve biyoinformatikte kullanılan mevcut hesaplama ortamlarına entegre edilmek üzere tasarlanmıştır.

Proje, hesaplama kimyası alanında uzmanlar için açık erişimde yayımlanmıştır. Araç, yeni aktif bileşikler ararken hipotezlerin doğrulanma süresini, verilerin otomatikleştirilmiş ve iteratif işlenmesiyle azaltmaya olanak tanır.