اكتشاف الأدوية
اكتشاف الأدوية هو مهمة تطبيق تقنيات التعلم الآلي لتحديد وتطوير مرشحات أدوية جديدة. هدفها هو التنبؤ بنشاط المركبات من خلال النماذج الحاسوبية، تحسين عملية تصميم الدواء، زيادة كفاءة ومعدل نجاح اكتشاف الأدوية العلاجية المحتملة، وبالتالي تسريع دورة تطوير الدواء، تقليل تكاليف البحث والتطوير، وتحسين قدرات الابتكار ومعايير العلاج في قطاع الرعاية الصحية.
Tox21
elEmBERT-V1
QM9
PAMNet
BACE
ToxCast
HIV dataset
GraphConv + dummy super node + focal loss
MUV
GraphConv + dummy super node
LIT-PCBA(MAPK1)
clintox
BiLSTM
KIBA
SMT-DTA
BindingDB
AttentionSiteDTI
BBBP
ProtoW-L2
SIDER
Ensemble locally constant networks
LIT-PCBA(KAT2A)
EGT+TGT-At-DP
LIT-PCBA(ALDH1)
DAVIS-DTA
LIT-PCBA(ESR1_ant)
PCBA
GraphConv + dummy super node
BindingDB IC50
DeepDTA
FreeSolv (Free Solvation)
BACE (β-secretase enzyme)
egfr-inh
Multi-input Neural network with Attention
DRD2
ToxCast (Toxicity Forecaster)
GLAM
Lipophilicity (logd74)
PDBbind
Ensemble locally constant networks
BBBP (Blood-Brain Barrier Penetration)
QED
HierG2G
ESOL (Estimated SOLubility)