Выпущен фреймворк Covalent-MAS для итеративного дизайна лекарств

Разработчики представили Covalent-MAS — модульный Python-фреймворк, предназначенный для автоматизации процесса создания ковалентных лекарственных препаратов. Инструмент ориентирован на решение задач итеративного дизайна молекул с использованием методов машинного обучения.

Система поддерживает многокритериальную оптимизацию и обучение на основе доказательных данных. В состав фреймворка интегрирован адаптер для AutoDock Vina, который позволяет проводить молекулярный докинг для оценки аффинности соединений. Использование данного стека позволило повысить показатель генерации валидных молекул до 98.81%.

Архитектура решения построена на модульном принципе, что дает возможность исследователям гибко настраивать пайплайны генерации и фильтрации химических структур. Фреймворк предназначен для интеграции в существующие вычислительные среды, используемые в фармацевтической разработке и биоинформатике.

Проект опубликован в открытом доступе для специалистов в области вычислительной химии. Инструмент позволяет сократить время на проверку гипотез при поиске новых активных соединений за счет автоматизированной итеративной обработки данных.