Исследования
В НИЛ "Хемоинформатика и молекулярное моделирование" проводятся исследования по следующим направлениям:
Данный проект выполняется в рамках проекта RFMEFI58718X0049, Соглашение о предоставлении субсидии с Минобрнауки России №14.587.21.0049 от 12.02.2018
Цель проекта: разработка и экспериментальная валидация новых инструментов для увеличения успешности первичного биологического скрининга за счет предсказания биологической и побочной активности соединений, а также химической стабильности в растворах.
Задачи проекта:
- разработка инструментов для дизайна разнообразной библиотеки химических соединений с
использованием современных техник визуализации данных в сочетании с 2D дескрипторами, а
также с использованием 3D фармакофоров молекул,
- разработка инструментов создания сфокусированных библиотек химических соединений,
потенциально активных против заданной биомишении, с использованием двух стратегий: (1)
отбор наиболее перспективных соединений из имеющейся базы данных с использованием 3D
фармакофорных моделей, построенных на основе структуры биомишени или структур известных активных соединений, (2) генерация виртуальной сфокусированной библиотеки за счет перечисления возможных замен фрагментов данного соединения или соединений-затравок, приводящих к желаемому изменению биологической активности. В последнем случае будет использоваться подход "пар сопоставленных молекул" (matched molecular pairs) в сочетании с основанными на машинном обучении инструментами предсказания изменения биологической активности при данном замещении.
- разработка инструментов для выявления и исключения из скрининга соединений, обладающих малой химической стабильностью в растворителях, используемых для скрининга, и нежелательным биологическим профилем (невысокая селективность, побочная активность,
потенциальная токсичность) с использованием библиотеки 3D фармакофорных моделей,
- валидация предложенных инструментов в ходе ретроспективных исследований и применения в реальных проектах по дизайну лекарств, активных по отношению к следующим биологическим мишеням: киназам MARK4, каннабиноидным рецепторам СВ1, аденозиновым рецепторам.
НИР "Применение методов искусственного интеллекта к планированию синтеза химических веществ (iSynthesis)"
Данный проект выполняется в рамках проекта РНФ 19-73-10137.
Цель проекта: создание методологии компьютерного планирования синтеза (iSynthesis), в рамках которой предлагается не только план синтеза, но также условия проведения реакций на всех его стадиях.
Данный проект направлен на развитие методологии компьютерного планирования синтеза химических веществ. Она позволяет решать две ключевые проблемы, стоящие перед синтетическими или медицинскими химиками: (1) выявление последовательности химических реакций, приводящих к получению требуемого соединения или его аналога (стратегии синтеза), (2) определение условий проведения каждой реакции. Когда разработка соединения становится слишком затратной процедурой, необходимо на ранних этапах отказаться от синтеза в пользу более доступного и дешевого аналога. Поэтому разрабатываемая методология позволит также определить план синтеза аналогов целевого соединения, разработка которых может быть существенно менее затратна. Это позволит также использовать разрабатываемое программное обеспечение как инструмент конструирования синтетически доступных соединений, обладающих заданными свойствами (то есть для de novo дизайна).
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.
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.
