Ứng Dụng Học Máy và Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Trong Sàng Lọc Hợp Chất Ức Chế Beta-Secretase

• Tác giả: Nguyễn Đăng Duy
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Thu Hằng
• Trường học: Trường Đại Học Dược Hà Nội
• Chuyên ngành: Hóa Dược
• Đề tài: Ứng Dụng Phương Pháp Học Máy Và Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Trong Sàng Lọc Các Hợp Chất Ức Chế Beta-Secretase
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. TỔNG QUAN VỀ BỆNH ALZHEIMER
• 1.2. TỔNG QUAN VỀ GIẢ THUYẾT AMYLOID
• 1.3. MỘT SỐ CHẤT ỨC CHẾ BACE1 ĐÃ ĐƯỢC NGHIÊN CỨU
• 1.4. TỔNG QUAN VỀ MỐI QUAN HỆ ĐỊNH LƯỢNG CẤU TRÚC - TÁC DỤNG CỦA CÁC HỢP CHẤT (QUANTITATIVE STRUCTURE - ACTIVITY RELATIONSHIP - QSAR)
• 1.4.1. Khái niệm và nguyên lý chung của mô hình QSAR
• 1.4.2. Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phương pháp Mol2vec
• 1.4.3. Xây dựng mô hình QSAR và đánh giá mô hình
• 1.5. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT DOCKING PHÂN TỬ
• 1.6. TỔNG QUAN VỀ SWISSADME - CÔNG CỤ ĐÁNH GIÁ DƯỢC ĐỘNG HỌC
• 2. CHƯƠNG 2: NGUYÊN LIỆU, THIẾT BỊ, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. NGUYÊN LIỆU, THIẾT BỊ, PHẦN MỀM NGHIÊN CỨU
• 2.1.1. Cơ sở dữ liệu
• 2.1.2. Thiết bị, phần mềm nghiên cứu
• 2.2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 2.2.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.2.2. Phương pháp xây dựng mô hình QSAR
• 2.2.3. Phương pháp xác định miền cấu trúc ứng dụng của mô hình
• 2.2.4. Kỹ thuật docking phân tử
• 2.2.5. Phương pháp khảo sát đặc điểm dược động học
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN
• 3.1. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TSPT VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
• 3.2. KẾT QUẢ XÂY DỰNG MÔ HÌNH QSAR
• 3.2.1. Mô hình M1 - Phương pháp hồi quy rừng ngẫu nhiên (Random Forest Regression - RF)
• 3.2.2. Mô hình M2 - Phương pháp hồi quy vectơ hỗ trợ (Support Vector Regression - SVR)
• 3.2.3. Mô hình M3 - Phương pháp hồi quy tuyến tính (Linear Regression - LR)
• 3.2.4. Mô hình M4 - Phương pháp hồi quy Lasso (Lasso Regression)
• 3.2.5. Mô hình M5 - Phương pháp hồi quy Ridge (Ridge Regression)
• 3.2.6. Mô hình M6 - Phương pháp hồi quy XGBoost (XGBoost Regression)
• 3.2.7. Mô hình M7 - Phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN)
• 3.2.8. Lựa chọn mô hình
• 3.3. KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH QSAR VÀO SÀNG LỌC CÁC HỢP CHẤT TIỀM NĂNG ỨC CHẾ BACE1
• 3.4. KẾT QUẢ DOCKING PHÂN TỬ. KẾT QUẢ KHẢO SÁT ĐẶC ĐIỂM DƯỢC ĐỘNG HỌC
• 3.5. Về vai trò của trí tuệ nhân tạo - học máy trong nghiên cứu phát triển thuốc mới và tính mới của nghiên cứu
• 3.6. Về xây dựng mô hình QSAR và ứng dụng trong sàng lọc ảo
• 3.7. Về kỹ thuật docking phân tử
• 3.8. Về kết quả sàng lọc ảo
• KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng học máy trong sàng lọc hợp chất ức chế Beta Secretase

Ứng dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong nghiên cứu dược phẩm đang trở thành xu hướng nổi bật. Đặc biệt, trong việc sàng lọc các hợp chất ức chế Beta-Secretase, các phương pháp này giúp tối ưu hóa quy trình phát triển thuốc. Việc áp dụng các mô hình toán học và thuật toán học máy cho phép phân tích dữ liệu sinh học một cách hiệu quả, từ đó phát hiện ra những hợp chất tiềm năng có khả năng điều trị bệnh Alzheimer.

1.1. Khái niệm về học máy trong y học

Học máy là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. Trong y học, học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn, giúp phát hiện các mẫu và xu hướng trong nghiên cứu dược phẩm.

1.2. Vai trò của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong nghiên cứu

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp phân tích và hiểu thông tin từ văn bản y học. Việc áp dụng NLP trong nghiên cứu dược phẩm cho phép khai thác thông tin từ các tài liệu khoa học, từ đó hỗ trợ trong việc phát hiện các hợp chất mới.

II. Thách thức trong việc sàng lọc hợp chất ức chế Beta Secretase

Sàng lọc hợp chất ức chế Beta-Secretase gặp nhiều thách thức. Một trong những vấn đề chính là độ chính xác của các mô hình dự đoán. Các hợp chất có cấu trúc tương tự có thể có hoạt tính sinh học khác nhau, dẫn đến khó khăn trong việc phân loại chính xác. Hơn nữa, việc thu thập và xử lý dữ liệu sinh học cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ chính xác của mô hình dự đoán

Mô hình dự đoán cần phải được tối ưu hóa để đảm bảo độ chính xác cao. Việc lựa chọn các biến số phù hợp và kỹ thuật học máy thích hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Dữ liệu sinh học thường không đồng nhất và khó thu thập. Việc chuẩn hóa dữ liệu là cần thiết để đảm bảo tính chính xác trong quá trình phân tích và sàng lọc hợp chất.

III. Phương pháp học máy trong sàng lọc hợp chất ức chế Beta Secretase

Các phương pháp học máy như QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) và docking phân tử đã được áp dụng để sàng lọc hợp chất ức chế Beta-Secretase. Những phương pháp này cho phép dự đoán hoạt tính sinh học của các hợp chất dựa trên cấu trúc hóa học của chúng.

3.1. Mô hình QSAR trong nghiên cứu

Mô hình QSAR giúp xác định mối quan hệ giữa cấu trúc hóa học và hoạt tính sinh học của các hợp chất. Việc xây dựng mô hình QSAR chính xác có thể giúp dự đoán hoạt tính của các hợp chất mới một cách hiệu quả.

3.2. Kỹ thuật docking phân tử

Kỹ thuật docking phân tử cho phép mô phỏng tương tác giữa hợp chất và mục tiêu phân tử. Phương pháp này giúp xác định khả năng gắn kết của hợp chất với Beta-Secretase, từ đó đánh giá tiềm năng điều trị của chúng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của học máy trong nghiên cứu thuốc

Việc ứng dụng học máy trong nghiên cứu thuốc đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các mô hình học máy không chỉ giúp sàng lọc hợp chất mà còn hỗ trợ trong việc phát triển các liệu pháp điều trị mới cho bệnh Alzheimer. Nhiều hợp chất tiềm năng đã được phát hiện và đang trong quá trình thử nghiệm lâm sàng.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ mô hình QSAR

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình QSAR có thể dự đoán chính xác hoạt tính của các hợp chất ức chế Beta-Secretase. Các hợp chất này đã cho thấy tiềm năng trong việc điều trị bệnh Alzheimer.

4.2. Thử nghiệm lâm sàng các hợp chất mới

Một số hợp chất được phát hiện qua sàng lọc ảo đã tiến vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng. Kết quả ban đầu cho thấy chúng có khả năng cải thiện triệu chứng của bệnh Alzheimer, mở ra hy vọng cho bệnh nhân.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu về ứng dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong sàng lọc hợp chất ức chế Beta-Secretase đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực dược phẩm. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá trong việc phát triển thuốc điều trị bệnh Alzheimer, đặc biệt trong bối cảnh dân số già hóa.

5.1. Tiềm năng phát triển thuốc mới

Với sự phát triển của công nghệ học máy, khả năng phát hiện và phát triển thuốc mới sẽ ngày càng tăng. Các hợp chất mới có thể được phát hiện nhanh chóng và hiệu quả hơn.

5.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu sẽ tiếp tục tập trung vào việc tối ưu hóa các mô hình học máy và mở rộng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau của y học, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị cho bệnh nhân.