Одной из общих и фундаментальных целей большинства исследователей в области химии является необходимость прогнозирования свойств молекул, таких как температура кипения или плавления. Как только исследователи могут точно предсказать эти параметры, они могут продвигаться вперёд в своей работе, совершая открытия, которые приводят к созданию лекарств, материалов и многого другого. Однако исторически традиционные методы получения таких прогнозов связаны со значительными затратами — тратой времени и износом оборудования, помимо финансовых затрат.
На помощь приходит машинное обучение (МО)
Машинное обучение в определённой степени облегчило задачу прогнозирования свойств молекул. Однако передовые инструменты, которые наиболее эффективно ускоряют этот процесс (обучаясь на существующих данных для быстрого прогнозирования свойств новых молекул), требуют от пользователя значительного уровня знаний в области программирования. Это создаёт барьер доступности для многих химиков, которые могут не обладать необходимыми вычислительными навыками для работы с алгоритмами прогнозирования.
Чтобы решить эту проблему, исследователи из группы McGuire Research Group в Массачусетском технологическом институте (MIT) создали ChemXploreML — удобное настольное приложение, которое помогает химикам делать эти важные прогнозы, не требуя при этом глубоких знаний в программировании.
Что такое ChemXploreML?
- Доступно бесплатно, легко загружается и работает на основных платформах.
- Может работать полностью в автономном режиме, что помогает сохранить конфиденциальность данных исследований.
Технология описана в статье, опубликованной в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.
Преодоление препятствий в химическом машинном обучении
Одним из конкретных препятствий в химическом машинном обучении является перевод молекулярных структур на язык чисел, понятный компьютерам. ChemXploreML автоматизирует этот сложный процесс с помощью мощных встроенных «молекулярных преобразователей», которые преобразуют химические структуры в информативные числовые векторы. Затем программное обеспечение реализует современные алгоритмы для выявления закономерностей и точного прогнозирования свойств молекул, таких как температура кипения и плавления, через интуитивно понятный интерактивный графический интерфейс.
«Цель ChemXploreML — сделать использование машинного обучения в химических науках более доступным», — говорит Аравинд Нивас Маримутху, постдок в группе МакГуайра и ведущий автор статьи. «Создавая интуитивно понятное, мощное и работающее в автономном режиме настольное приложение, мы предоставляем передовые модели прогнозирования прямо в руки химиков, независимо от их опыта в программировании. Эта работа не только ускоряет поиск новых лекарств и материалов, делая процесс скрининга быстрее и дешевле, но и гибкая конструкция приложения открывает двери для будущих инноваций».
Тестирование ChemXploreML
Приложение ChemXploreML было протестировано на пяти ключевых молекулярных свойствах органических соединений — температуре плавления, температуре кипения, давлении пара, критической температуре и критическом давлении — и достигло высокой точности до 93% для критической температуры. Исследователи также продемонстрировали, что новый, более компактный метод представления молекул (VICGAE) был почти таким же точным, как стандартные методы, такие как Mol2Vec, но при этом был в 10 раз быстрее.
«Мы представляем будущее, в котором любой исследователь сможет легко настраивать и применять машинное обучение для решения уникальных задач, от разработки устойчивых материалов до изучения сложной химии межзвёздного пространства», — говорит Маримутху.
1. Какие проблемы решает приложение ChemXploreML в области химического машинного обучения?
Приложение ChemXploreML решает проблему прогнозирования свойств молекул, таких как температура кипения или плавления. Оно автоматизирует процесс перевода молекулярных структур на язык чисел, понятный компьютерам, и позволяет делать важные прогнозы без глубоких знаний в программировании.
2. Какие ключевые молекулярные свойства были протестированы с помощью ChemXploreML и какова была достигнутая точность?
С помощью ChemXploreML были протестированы пять ключевых молекулярных свойств органических соединений: температура плавления, температура кипения, давление пара, критическая температура и критическое давление. Точность прогнозирования достигла 93% для критической температуры.
3. Какие преимущества предоставляет ChemXploreML по сравнению с традиционными методами прогнозирования свойств молекул?
ChemXploreML предоставляет несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами:
* Упрощение процесса прогнозирования свойств молекул для химиков без глубоких знаний в программировании.
* Возможность работы в автономном режиме, что помогает сохранить конфиденциальность данных исследований.
* Высокая точность прогнозирования, достигающая 93% для некоторых свойств молекул.
* Более компактный и быстрый метод представления молекул (VICGAE) по сравнению со стандартными методами, такими как Mol2Vec.
4. Какие цели ставит перед собой ChemXploreML и как оно может повлиять на будущее химических наук?
Цель ChemXploreML — сделать использование машинного обучения в химических науках более доступным. Это приложение предоставляет передовые модели прогнозирования прямо в руки химиков, независимо от их опыта в программировании. В будущем это может ускорить поиск новых лекарств и материалов, сделать процесс скрининга быстрее и дешевле, а также открыть двери для будущих инноваций в химических науках.
5. Какие методы представления молекул были использованы при тестировании ChemXploreML и каковы их результаты?
При тестировании ChemXploreML был использован новый, более компактный метод представления молекул (VICGAE). Этот метод продемонстрировал высокую точность, почти такую же, как у стандартных методов, таких как Mol2Vec, но при этом был в 10 раз быстрее.