Odor Descriptor Prediction

Die Odor Descriptor Prediction ist eine Aufgabe, die Modelle der Beziehung zwischen molekularer Struktur und Geruch (Struktur-Geruchs-Beziehungen, SGB) erstellt. Das Ziel besteht darin, durch die strukturellen Eigenschaften chemischer Moleküle deren entsprechende Geruchsdeskriptoren (wie fruchtig, muschig usw.) vorherzusagen. Diese Aufgabe nutzt maschinelles Lernen und Chemoinformatikmethoden, um die olfaktorischen Eigenschaften unbekannter Moleküle effizient und genau zu prognostizieren. Im medizinischen Bereich kann diese Technologie bei der Screening von Verbindungen mit spezifischen Gerüchen im Rahmen der Entwicklung neuer Arzneimittel helfen, was die Patientenakzeptanz und therapeutischen Ergebnisse verbessern kann.