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.
QM9
PAMNet
Tox21
elEmBERT-V1
BACE
HIV dataset
GraphConv + dummy super node + focal loss
MUV
GraphConv + dummy super node
ToxCast
BBBP
ProtoW-L2
BindingDB
AttentionSiteDTI
clintox
BiLSTM
DAVIS-DTA
KIBA
SMT-DTA
LIT-PCBA(ALDH1)
LIT-PCBA(KAT2A)
EGT+TGT-At-DP
LIT-PCBA(MAPK1)
SIDER
Ensemble locally constant networks
LIT-PCBA(ESR1_ant)
BindingDB IC50
DeepDTA
PCBA
GraphConv + dummy super node
BACE (β-secretase enzyme)
BBBP (Blood-Brain Barrier Penetration)
DRD2
egfr-inh
Multi-input Neural network with Attention
ESOL (Estimated SOLubility)
FreeSolv (Free Solvation)
Lipophilicity (logd74)
PDBbind
Ensemble locally constant networks
QED
HierG2G
ToxCast (Toxicity Forecaster)
GLAM