Размер шрифта: A A A Цвет сайта: A A A

Общая информация

НИЛ "Лаборатория хемоинформатики и молекулярного моделирования"

В 2014 году в КФУ была создана НИЛ «Хемоинформатика и молекулярное моделирование». Основной целью лаборатории является использование средств интеллектуального анализа данных и различных технологий молекулярного моделирования для решения практических задач химии.

В НИЛ "Хемоинформатика и молекулярное моделирование" проводятся исследования по следующим направлениям:


НИР "Использование и развитие средств хемоинформатики и молекулярного моделирования для дизайна новых материалов и лекарственных препаратов" 

Цель проекта: использование средств интеллектуального анализа данных и различных технологий молекулярного моделирования для решения практических задач химии.

Задача проекта: исследование природы химических связей и реакционной способности соединений с использованием средств квантовой химии, развитие неклассических подходов анализа структура-свойство, в том числе способных работать со сложными химическими объектами (такими как смеси соединений, растворы, материалы), компьютерный дизайн новых лекарственных препаратов на основании структуры лиганда и биомишени.

Использованные методы и подходы:

Результаты исследований имеют фундаментальное значение для современной органической химии и представляют интерес, как для химиков-теоретиков, так и экспериментаторов. В качестве теоретического результата в рамках работы разработана и апробирована методология моделирования свойств соединений в растворах, изучена природа связывания атома селена с акцепторами IIIА группы, важных с точки зрения создания новых материалов для полупроводников, разработан метод 3DQSAR. В качестве практического результата получена и сделана доступной модель, позволяющая предсказать окислительно-восстановительный потенциал органических молекул – важного дескриптора противомалярийной активности. 


НИР "Моделирование органических и метаболических реакций методами хемоинформатики: от эмпирической к предсказательной химии"

Данный проект выполняется в рамках проекта РНФ 14-43-00024.

Цель проекта: развитие методов интеллектуального анализа данных по химическим реакциям, включая предсказательное моделирование параметров химических реакций и их условий и анализ больших баз данных.

Задача проекта: развитие общей методологии интеллектуального анализа реакционных данных на основании подхода Конденсированного графа реакций (КГР), который позволяет использовать для реакций многочисленные подходы хемоинформатики, разработанные для индивидуальных молекул.

Использованные методы и подходы:

Результаты исследований имеют фундаментальное значение для современной органической химии и представляют интерес, как для химиков-теоретиков, так и экспериментаторов. Теоретики получат новые подходы и  алгоритмы для интеллектуального анализа данных по химическим реакциям, а экспериментаторы получат доступ через Интернет к службе с дружественным интерфейсом, которая будет помогать получать ответы на вопросы, возникающие при планировании синтеза.


НИР "Интеллектуальный анализ данных для трансляционной медицины"

Этот проект направлен на развитие и реализацию интегрированных вычислительных методов для перепрофилирования лекарственных препаратов, используя имеющиеся разнообразные массивы данных доступных в интернете.  Эти массивы включают в себя неструктурированные тексты (социальные сети массовой информации, опубликованную биомедицинскую литературу, и электронные медицинские записи), и электронные базы данных по биологическим взаимодействиям химических соединений (включая результаты биологического скрининга больших химических библиотек). Кроме того, перевод данных в формат, подходящий для количественного моделирования эффекта лекарств, также позволит осуществить интеграцию текстовых и лабораторных данных для создания большого количества мета-данных, пригодных для построения количественных моделей, связывающих химическую структуру и биологическую активность.

Предлагаемый проект связывает воедино методы для текстового анализа данных в информационных сетях, результатов исследования биологических сетей, моделирования взаимодействия химических препаратов с их биологическими мишенями, и анализа специализированной биомедицинской литературы и электронных данных, полученных на пациентах. Предложенная компьютерная система уникально интегрирует диапазон данных (и связанных с ними методов) от человека к молекулам и снова к человеку с целью установления ранее неизвестных связей лекарство-белок и лекарство-заболевание.