Учёные из ИОНХ РАН им. Н.С. Курнакова и МГУ им. М.В. Ломоносова создали базу данных цитотоксичности комплексов переходных металлов «MetalCytoToxDB» и разработали модели машинного обучения для предсказания их противоопухолевой активности. База данных включает более 26500 значений IC₅₀ (показатель концентрации вещества, необходимой для подавления активности клеток на 50%) для 7050 комплексов рутения, иридия, родия, рения и осмия. Представленная база данных открывает возможности для разработки новых противоопухолевых препаратов с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Результаты работы опубликованы в журнале Journal of Medicinal Chemistry.
Комплексы переходных металлов являются перспективными противоопухолевыми агентами — наиболее известным примером является цисплатин, широко применяемый в клинической практике. Однако разработка новых металлосодержащих препаратов существенно затруднена из-за отсутствия систематизированных данных об их биологической активности. Существующие базы данных, такие как ChEMBL, практически не содержат информации о комплексах металлов, что делает трудным применение современных методов хемоинформатики и машинного обучения к этому важному классу соединений.
Химики из Москвы вручную собрали и систематизировали данные по комплексам металлов из более чем 1900 рецензируемых научных публикаций.
Продолжение и доступ к базе данных на сайте ХИА
ХИА — главные новости из мира химии
ВК | MAX | Сайт