17 Карпенко А. Д. Войтко Т. Д. Тузиков А. В. Андрианов А. М. методы машинного обучения глубокое обучение генеративные нейронные сети гетероэнкодеры Bcr-Abl тирозинкиназа молекулярный докинг противоопухолевые препараты хронический миелоидный лейкоз 2023 2023-09-29 10.37661/1816-0301-2023-20-3-7-20 Информатика Цели. Решается задача разработки генеративной модели гетероэнкодера для компьютерного дизайна потенциальных ингибиторов Bcr-Abl тирозинкиназы - фермента, активность которого является патофизиологической причиной хронического миелоидного лейкоза.Методы. На основе рекуррентных и полносвязных нейронных сетей прямого распространения создана генеративная модель гетероэнкодера. Проведены обучение и тестирование этой модели на наборе химических соединений, которые содержат 2-ариламинопиримид, присутствующий в качестве основного фармакофора в структурах многих низкомолекулярных ингибиторов протеинкиназ.Результаты. Разработанная нейронная сеть апробирована в процессе генерации широкого набора новых молекул и последующего анализа их химического сродства к Bcr-Abl тирозинкиназе методами молекулярного докинга.Заключение. Показано, что разработанная нейронная сеть представляет собой перспективную математическую модель для de novo дизайна малых молекул, которые потенциально активны против Bcr-Abl тирозинкиназы и могут быть использованы для разработки эффективных противоопухолевых препаратов широкого спектра действия. https://www.academjournals.by/publication/18217 https://www.academjournals.by/files/18170