 |
Hasonlósági és különbözőségi indexekre vonatkozó új fúziós stratégiák
|
súgó 
nyomtatás 
|
Ezen az oldalon az NKFI Elektronikus Pályázatkezelő Rendszerében nyilvánosságra hozott projektjeit tekintheti meg.
vissza »
|
| |
Projekt adatai |
|
|
| azonosító |
125608 |
| típus |
KH |
| Vezető kutató |
Héberger Károly |
| magyar cím |
Hasonlósági és különbözőségi indexekre vonatkozó új fúziós stratégiák |
| Angol cím |
Novel fusion strategies for similarity and dissimilarity indices |
| magyar kulcsszavak |
mintázatfelismerés, rangsorolás, QSAR, gyógyszertervezés |
| angol kulcsszavak |
pattern recognition, ranking, QSAR, drug design |
| megadott besorolás |
| Szervetlen kémia (Műszaki és Természettudományok Kollégiuma) | 60 % | | Ortelius tudományág: Fémorganikus kémia | | Kísérletes gyógyszertan, gyógyszerkutatás (Orvosi és Biológiai Tudományok Kollégiuma) | 40 % | | Ortelius tudományág: Neurokémia |
|
| zsűri |
Kémia 1 |
| Kutatóhely |
Anyag- és Környezetkémiai Intézet (HUN-REN Természettudományi Kutatóközpont) |
| résztvevők |
Bajusz Dávid
Bajusz-Rácz Anita
|
| projekt kezdete |
2017-09-01 |
| projekt vége |
2020-02-29 |
| aktuális összeg (MFt) |
19.166 |
| FTE (kutatóév egyenérték) |
2.49 |
| állapot |
lezárult projekt |
magyar összefoglaló A kutatás összefoglalója, célkitűzései szakemberek számára
Itt írja le a kutatás fő célkitűzéseit a témában jártas szakember számára.
Célunk a gyógyszertervezésben elengedhetetlen, hatásos molekulák kiszűrésére szolgáló algoritmusok tesztelése, a hasonlósági mértékek kiterjesztése és újfajta fúziós eljárásokat használó algoritmusok kidolgozása, melyek hatékonyabban képesek megtalálni a vezérmolekulákat valamint potenciális gyógyszermolekulákat. A célkitűzésbe beletartozik még az új eljárások hatókörének felderítése, esetleges hibáik kiszűrése, a különböző algoritmusok pl. a ROC görbékkel (receiver operating characteristic curves) történő összehasonlítása is. A célkitűzés harmadik része a kidolgozott módszerek validálása, vagyis annak a bizonyítása, hogy az új stratégiák képesek a hatékony molekulák megtalálására, sőt a talált vezérmolekulák optimálására is. A régi szakirodalomban is közölt és az új algoritmusokat több kritérium szerint fogjuk összehasonlítani, melyek minőség jellegű megállapításokat tartalmazó táblázatokban foglalhatók össze; pl.: olyan kifejezések, mint: gyenge, közepes, jó, kiváló, átlagos stb. használatával. Ezen táblázatok méltányos (nem szubjektív) értékelését is tervbe vettük. A célkitűzések realitását nagymértékben valószínűsíti, hogy adott, speciális
adatmátrixokra már készítettünk rangsorolásos, osztályozásos modelleket és ezek összehasonlítását, kiválasztását is megoldottuk.
Mi a kutatás alapkérdése?
Ebben a részben írja le röviden, hogy mi a kutatás segítségével megválaszolni kívánt probléma, mi a kutatás kiinduló hipotézise, milyen kérdéseket válaszolnak meg a kísérletek.
Hogyan lehet hatékony módon vezérmolekulákhoz, gyógyszermolekulákhoz leginkább hasonló molekulákat kikeresni, a molekulák hasonlóságát, különbözőségét skálázni, a különböző mértékek tulajdonságait egyesíteni, összeolvasztani?
A kérdés továbbfolytatásához tartozik a hatásos molekulák optimálása ADMET tulajdonságok: adszorpció, kiválasztás, metabolizmus és toxicitás szempontjából. Ehhez a regressziós és más modellezési módszerek- és a modellek jóságát, előrebecslési képességét jelző paraméterek kiválasztására, és annak meghatározására is szükség van, hogy milyen feltételek, adatkészletek esetén alkalmazhatóak.
Mi a kutatás jelentősége?
Röviden írja le, milyen új perspektívát nyitnak az alapkutatásban az elért eredmények, milyen társadalmi hasznosíthatóságnak teremtik meg a tudományos alapját. Mutassa be, hogy a megpályázott kutatási területen lévő hazai és a nemzetközi versenytársaihoz képest melyek az egyediségei és erősségei a pályázatának!
A kutatás főleg alapkutatási jelentőségű, az új algoritmusok, kereső és optimálási módszerek alapvetően bővítik tudásunkat és megváltoztatják a világról alkotott képünket. A módszereket minden olyan laboratóriumban használni lehet, ahol számítógépes gyógyszertervezéssel, molekulamodellezéssel és más kapcsolódó témákkal foglalkoznak.
Az eredményekről konferenciákon előadások és poszterek segítségével számolunk be, valamint nagy hatástényezővel rendelkező újságokban tudományos cikkeket teszünk közzé. Így bekerülhetünk széleskörű nemzetközi körforgásba és akár meg is szerezhetjük a szükséges ismereteket/feltételeket ipari vagy európai projektekhez való kapcsolódáshoz is.
A kutatás összefoglalója, célkitűzései laikusok számára
Ebben a fejezetben írja le a kutatás fő célkitűzéseit alapműveltséggel rendelkező laikusok számára. Ez az összefoglaló a döntéshozók, a média, illetve az érdeklődők tájékoztatása szempontjából különösen fontos az NKFI Hivatal számára.
Ha egy krokodil a fejétől a farkáig 2.5 m hosszú, akkor biztosak lehetünk abban, hogy a farkától a fejéig is ugyanannyi lesz. A molekulák közötti hasonlóság azonban nem ennyire egyértelmű fogalom (bár közöttük is definiálhatunk eukleidészi távolságot, ami megfelelne a krokodil hosszának). A hasonlóságot különböző módon több mint 30-féleképpen definiálták eddig. Mindegyik hasonlósági mérték egy fordított skálán különbözőségi mértéknek fogható fel, és mindegyik más és más tulajdonságot kódol, illetve súlyoz (tömörít) más-más skálán. Hogy a legkedvezőbb keresési módszert kiválasszuk, vagy létrehozzuk, a különböző mértékek egyesítésére (fúzió) van szükség. Újfajta fúziós eljárásokat használó algoritmusok dolgozunk ki, melyek hatékonyabban képesek megtalálni a potenciális gyógyszermolekulákat.
A hatékony molekulákat fontos tulajdonságaik, kiválasztás, megkötődés, toxicitás, stb. alapján optimáljuk. Az új algoritmusokat több szempont szerint összehasonlítjuk, kiválasztjuk a legjobbat, valamint ezeket hatókörük alapján is csoportosítani fogjuk.
| angol összefoglaló Summary of the research and its aims for experts
Describe the major aims of the research for experts.
Our aim is to provide novel computational tools and insights for filtering out pharmaceutically active compounds from among large compound libraries. Similarity and dissimilarity (distance) measures can be used to determine the similarities of bioactive molecules. However the task is not unambiguous, many (more than 30) such measures are defined with advantages and definite disadvantages. A possible solution to the problem is the so-called data fusion, where some simple rules have already been suggested [P. Willett, Combination of Similarity Rankings Using Data Fusion. J. Chem. Inf. Model. 53 (2013) 1–10.]. However several tasks could not have been solved yet, e.g. the different results from various similarity indices, the nonsymmetrical similarity measures, and their fusion in an unambiguous way. Therefore, new fusion algorithms should be developed and compared with earlier ones and validated according to present standards. To address computational questions related to lead finding and optimization of molecules according to ADMET properties also belongs to our aims.
Similarly we would like to test the conditions in which such algorithms produce high quality (superior) results. Fair method and model comparison techniques will be applied for this purpose.
Binary and string coding for multicriteria decisions will be introduced, compared, and validated. Conditions of applicability and preferred usage of the algorithm will also be revealed.
For optimization of compound properties regression methods will be used and compared, including consensus modeling and selection of the best performance parameters.
What is the major research question?
Describe here briefly the problem to be solved by the research, the starting hypothesis, and the questions addressed by the experiments.
How can we effectively find similar molecules to the known active drug molecules? How should we scale and encode similarities and dissimilarities of molecules? What are the optimal, best way(s) for data fusion for the previous tasks?
To determine optimal properties of drug molecules (absorption, distribution, metabolism, excretion, toxicity), QSAR models will be built. We have to answer such questions as: How should the model performances be compared? Which performance merits should be used for expressing the predictive ability of models? In what kind of circumstances can we apply these methods, and for what type of data sets?
What is the significance of the research?
Describe the new perspectives opened by the results achieved, including the scientific basics of potential societal applications. Please describe the unique strengths of your proposal in comparison to your domestic and international competitors in the given field.
The research belongs to „basic” research, to the fundamental type. Novel algorithms will extend our knowledge and change our current views about Nature and the World. These techniques can be used in all laboratories, where drug design, in silico calculations and similar topics are covered.
The results will be disseminated during conferences (lectures and posters) and with publications in journals of high impact. The topics are suitable for wide-range international cooperation. We are convinced that the necessary cooperation network can be built up, which can be used later for submission of industrial and European projects.
Summary and aims of the research for the public
Describe here the major aims of the research for an audience with average background information. This summary is especially important for NRDI Office in order to inform decision-makers, media, and others.
If the length of a crocodile from head to tail is 2.5 m, then we can absolutely be sure that the same length is measured from tail to head, as well. The similarity of molecules is not such an unambiguous magnitude. Many such measures (>30) are defined, not to speak about the inherent asymmetry of drug effect: if a similar molecule to an active one is found to be also active, it does not guarantee that a third molecule (which is similar to either of the two) will also be active. Any such similarity measure encodes different features of the molecules, and they can also be considered as dissimilarity ones (on a reversed scale), e.g. the Euclidean distance corresponds to the length of a crocodile. Not to lose significant amount of information we can amalgamate (fuse) the measures using various algorithms. Novel strategies are to be developed to aid the more effective identification of lead molecules and potential drug candidates, and the optimization of active molecules with consensus modeling, and selecting the best indicators for model goodness.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
