Разработка и применение генеративной нейронной сети для идентификации новых потенциальных ингибиторов белковой мишени микобактерии туберкулеза: магистерская диссертация / Анна Викторовна Гончар; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Андрианов А. М.

Abstract

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Магистерская диссертация, 57 страниц, 30 рисунков, 5 таблиц, 17 формул, 48 источников Ключевые слова: ТУБЕРКУЛЕЗ, KasA, ИНГИБИТОР, НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ГЕНЕРАТИВНЫЯ МОДЕЛЬ, ГЕНЕРАЦИЯ ХИМИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ, ВИРТУАЛЬНЫЙ СКРИНИНГ, МОЛЕКУЛЯРНЫЙ ДОКИНГ Цель работы – идентификация новых потенциальных ингибиторов микобактерии туберкулеза при помощи генеративных нейронных сетей и методов молекулярного моделирования. Объект исследования – de novo дизайн малых молекул с использованием нейронных сетей. Предмет исследования – модели генеративных нейронных сетей для генерации малых молекул. В магистерской работе исследуется задача de novo дизайна новых потенциальных ингибиторов микобактерии туберкулеза с использованием генеративных моделей нейронных сетей. В ходе исследования была выбрана белковая мишень, ингибирование которой может привести к гибели микобактерии туберкулеза. Были проанализированы уже известные архитектуры нейронных сетей, применяемых в области генерации малых молекул, а также рассмотрены принципы их работы. Разработана модель генеративной состязательной нейронной сети с частичным привлечением учителя. Данная модель применена в комбинации с графовым вариационным автоэнкодером для генерации молекул с достаточно низкой энергией связывания с выбранным белком-мишенью. Предсказание энергии связывания производилось с помощью молекулярного докинга. Полученную модель можно использовать для генерации малых молекул при поиске новых потенциальных ингибиторов других белков-мишеней. Ее также можно использовать в сочетании с другими моделями вариационных автоэнкодеров.