Модели машинного обучения для ранних этапов поиска лекарств
Помогаем исследовательским группам сократить путь от мишени до списка перспективных соединений: виртуальный скрининг, прогноз свойств ADMET и приоритизация кандидатов для синтеза.
Виртуальный скрининг
Оценка библиотек в десятки миллионов соединений по связыванию с мишенью с учётом структуры белка.
Прогноз свойств
Растворимость, проницаемость, метаболическая стабильность и токсичность до этапа синтеза.
Приоритизация
Ранжирование кандидатов по совокупности критериев с объяснением, почему модель выбрала именно их.
Как мы работаем
1
Обсуждаем мишень, имеющиеся экспериментальные данные и критерии отбора.
2
Дообучаем модели на данных проекта и проверяем их на отложенной выборке.
3
Передаём ранжированный список соединений с оценкой неопределённости.