الأبحاث في مجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)
-
توليد مركبات متعددة الأهداف من جديد باستخدام الكيمياء التوليدية العميقة
2024 | المؤلف: Brenton P. Munson وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تناقش هذه الفقرة تطوير POLYGON، وهو نهج جديد في علم الأدوية المتعددة الذي يستفيد من التعلم المعزز التوليدي لتصميم مركبات قادرة على تثبيط أهداف بروتينية متعددة. يعمل POLYGON عن طريق تضمين الفضاء الكيميائي وأخذ عينات منه بشكل تكراري لتوليد هياكل جزيئية جديدة، والتي يتم تقييمها بناءً على تأثيراتها التثبيطية المتوقعة على هدفين بروتينين، وخصائص شبيهة…
-
تصميم دواء جديد محتمل مع تعلم التفاعلات العميقة
2024 | المؤلف: Kenneth Atz وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)يتناول القسم نهجًا حسابيًا جديدًا لتصميم الأدوية من الصفر يستفيد من التعلم العميق القائم على التفاعل لإنشاء جزيئات شبيهة بالأدوية من البداية. يدمج هذا الأسلوب قدرات الشبكات العصبية الرسومية ونماذج اللغة الكيميائية (CLMs)، مما يسهل إنشاء مكتبات مركبات “صفرية” ذات نشاط حيوي محدد، وقابلية للتخليق، وتجديد هيكلي، دون الاعتماد على تقنيات التعلم المعزز أو التعلم…
-
نهج حسابية تكاملية لاكتشاف وتقييم المركب الرائد لتصميم الأدوية
2024 | المؤلف: Utkarsha Naithani وآخرون | المجلة: Frontiers in Drug Discovery | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور المحوري للمركبات الرائدة في اكتشاف الأدوية وتطويرها، مع التأكيد على أهميتها كمركبات أولية تظهر نشاطًا دوائيًا ضد أهداف معينة. كما تبرز ظهور الأساليب الحسابية التكاميلية كأدوات أساسية تعزز من كفاءة عملية اكتشاف الأدوية. تشمل هذه المنهجيات مجموعة من التقنيات، بما في ذلك النمذجة الجزيئية، الكيمياء المعلوماتية، تصميم الأدوية…
-
الذكاء الاصطناعي هو بديل قابل للتطبيق للفحص عالي الإنتاجية: دراسة تستهدف 318 هدفًا
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لبرنامج Atomwise AIMS، الذي يستخدم شبكة AtomNet® العصبية التلافيفية لإجراء فحص افتراضي عالي الإنتاجية (HTS) عبر 318 مشروعًا. تسلط هذه الدراسة الضوء على قيود HTS التقليدي، الذي يعتمد على توفر المركبات الفيزيائية، مما يحد من استكشاف الفضاء الكيميائي. تشير النتائج إلى أن AtomNet® يحدد بنجاح جزيئات حيوية جديدة عبر مجالات…
-
إطار توليدي جزيئي ثلاثي الأبعاد لتصميم الأدوية الموجهة بالتفاعل
2024 | المؤلف: Wonho Zhung وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)يقدم هذا القسم إطار عمل مبتكر لتوليد الجزيئات ثلاثية الأبعاد مع مراعاة التفاعلات، يهدف إلى تعزيز تصميم الأدوية من خلال النمذجة التوليدية العميقة. غالبًا ما تكافح النماذج التوليدية التقليدية مع التعميم بسبب نقص البيانات، مما يؤدي إلى تصاميم دون المستوى قد لا تتفاعل بفعالية مع البروتينات المستهدفة غير المرئية. يعالج الإطار المقترح هذه القيود من…
-
نموذج انتشار مزدوج يمكّن من توليد الجزيئات ثلاثية الأبعاد وتحسين الرصاص بناءً على جيوب الهدف
2024 | المؤلف: Lei Huang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)ت outlines ورقة البحث المبادئ الأساسية لنموذج الانتشار، الذي يعمل من خلال سلسلتين مترابطتين من ماركوف: عملية الانتشار وعملية العكس (إزالة الضوضاء). تقوم عملية الانتشار بإدخال ضوضاء غاوسية بشكل منهجي إلى البيانات على مدى سلسلة من الخطوات الزمنية، مما يحول توزيع البيانات الحقيقي إلى توزيع ضوضاء محدد مسبقًا. يتم التحكم في هذا التحويل من خلال…
-
الذكاء الاصطناعي التوليدي في اكتشاف الأدوية: الإطار الأساسي، التقدمات الحديثة، التحديات، والفرص
2024 | المؤلف: Amit Gangwal وآخرون | المجلة: Frontiers in Pharmacology | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على منهجيتين رئيسيتين لاكتشاف أو تصميم جزيئات الأدوية الصغيرة: تحسين المركبات الموجودة من خلال علاقات الهيكل-النشاط الكمية والفحص الافتراضي، وتوليد جزيئات جديدة عبر تصميم الأدوية de novo أو علاقات الهيكل-النشاط العكسية الكمية. تهدف كلا الطريقتين إلى تحسين الخصائص الدوائية والدوائية الحيوية، ومع ذلك، تظل عملية تطوير الأدوية مكلفة وطويلة، بمتوسط…
-
استغلال التعلم الآلي للعثور على تركيبات تآزرية لأدوية السرطان المعتمدة من إدارة الغذاء والدواء
2024 | المؤلف: Tarek Abd El‐Hafeez وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم ورقة البحث إطار عمل لتعلم الآلة مصمم لتصنيف وتوقع تركيبات أدوية السرطان، مع التأكيد على أهمية العلاج المركب في التغلب على مقاومة الأدوية المتعددة في علاج السرطان. يتضمن الإطار عدة خطوات رئيسية: جمع البيانات من مجموعة بيانات تفاعل الأدوية O’Neil، والمعالجة المسبقة، والانقسام الطبقي إلى مجموعات تدريب واختبار، وبناء نماذج تصنيف لتصنيف تركيبات الأدوية…
-
مُحسّن توزيع متعدد الأهداف (MOEDO): خوارزمية جديدة مستوحاة من الرياضيات متعددة الأهداف للتحسين العالمي ومشاكل تصميم الهندسة في العالم الحقيقي
2024 | المؤلف: Kanak Kalita وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم البحث مُحسِّن التوزيع الأسي متعدد الأهداف (MOEDO)، وهو إصدار متقدم من مُحسِّن التوزيع الأسي (EDO) مصمم لمعالجة مشاكل التحسين المعقدة. يتضمن MOEDO فرز النخبة غير المهيمنة (NDS)، وآليات مسافة الازدحام (CD)، وآلية تغذية راجعة للمعلومات (IFM) لتعزيز التوازن بين الاستكشاف والاستغلال. يهدف هذا التكامل إلى تحسين معدلات التقارب وتقليل احتمال الركود في الحلول المحلية،…
-
تعزيز التمثيلات الهندسية للجزيئات باستخدام تمرير الرسائل التفاعلية المتجهة-العددية المتكافئة
2024 | المؤلف: Yusong Wang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)لقد تقدم التعلم العميق الهندسي بشكل كبير في نمذجة الجزيئات، ومع ذلك لا تزال هناك تحديات في الاستفادة الفعالة من المعلومات الهندسية وإدارة التكاليف الحاسوبية. يقدم هذا البحث ViSNet، وهو شبكة عصبية بيانية معززة بالهندسة المتناظرة مصممة لاستخراج الميزات الهندسية ونمذجة الهياكل الجزيئية بكفاءة. يظهر ViSNet أداءً متفوقًا في مجموعة متنوعة من معايير الديناميكا الجزيئية…