Учёные создали MolCompass, который улучшает предсказания токсичности химических веществ без участия животных

Исследователи из Венского университета разработали инструмент под названием "MolCompass", который предназначен для повышения прозрачности и надёжности алгоритмов машинного обучения, используемых в оценке опасности химических веществ.

Этот инструмент ориентирован на решение проблем, связанных с традиционными методами тестирования на животных, которые не только дорогие, но и вызывают этические вопросы. В рамках проекта RISK-HUNT3R, целью которого является разработка альтернативных методов тестирования без использования животных, MolCompass стал значимым шагом вперёд.

MolCompass позволяет более точно анализировать надёжность предсказаний, сделанных с помощью машинного обучения, особенно в контексте бинарной классификации, включая оценку токсичности химических веществ.

Этот инструмент помогает выявлять молекулы, для которых предсказания обладают высокой степенью уверенности, но оказываются неточными, что открывает новые возможности для исследований в химии. В частности, MolCompass был использован для изучения взаимодействия с рецепторами эстрогенов и показал свою эффективность в анализе стероидов, хотя и столкнулся с трудностями при анализе мелких нециклических молекул.

Фото: flickr.com/Tony (CC BY 2.0 license)