Hesaplamalı İlaç Keşfi ve Makine Öğrenme Algoritmaları

Authors : Amin Hashemian, Gıyasettin Özcan

Pages : 29-36

Doi:10.53608/estudambilisim.1293834

View : 73 | Download : 164

Publication Date : 2024-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Hesaplamalı ilaç keşfi, geleneksel laboratuvar yöntemleri ve deneysel çalışmaların birlikte analiz edilmesini amaçlamaktadır ve ilaç keşif sürecinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, hesaplamalı yöntemlerin ilaç keşfi alanında nasıl kullanıldığına odaklanılmaktadır. İlk olarak, moleküler modelleme ve simülasyon tekniklerinin, ilaç adayı bileşiklerin tasarımı ve özelliklerinin anlaşılması için nasıl kullanıldığı anlatılmaktadır. Moleküler dinamik simülasyonlar ve yapı-tabanlı ilaç tasarımı gibi yöntemler, potansiyel ilaç moleküllerinin etkileşim mekanizmalarını ve hedef proteinlerle ilişkilerini incelemektedir. Makalenin ikinci bölümünde, sanal tarama yöntemleri ele alınmaktadır. Sanal tarama yöntemleri, hedef proteinin yapısını kullanarak, potansiyel bağlanma bölgelerini ve etkileşim alanlarını tahmin ederek, ilaç adayı moleküllerin seçiminde ve optimize edilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Son olarak, makalenin üçüncü bölümünde, makine öğrenmesi ve yapay zeka tekniklerinin ilaç keşfi alanında nasıl kullanıldığı tartışılmaktadır. Bu amaçla moleküler tasarım sürecinde yeni moleküllerin üretilmesinde ve ilaçların etkileşim mekanizmalarının anlaşılması incelenmiştir ve ilaç keşfi konusunda tahmin yapan bir uygulama sunulmuştur. Bu amaçla TP53 gen varyasyonlarının ilaç etkileşimleri analiz edilmiştir.
Keywords : Hesaplamalı ilaç keşfi, Moleküler modelleme, Makine öğrenmesi, Yapı tabanlı ilaç tasarımı, Derin öğrenme, Moleküler dinamik simülasyonlar