این مقاله به بررسی و تحلیل کاربردهای یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل‌سازی QSAR/QSPR (Quantitative Structure-Activity/Property Relationship) در پیش‌بینی تعاملات بین مولکول‌های آلی و سیکلودکسترین‌ها می‌پردازد. ادغام یادگیری ماشین با QSAR/QSPR می‌تواند به توسعه داروهای جدید و بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی کمک کند و امید است با پیشرفت‌های مداوم در تکنیک‌های یادگیری عمیق و افزایش دسترسی به داده‌ها، انتظار می‌رود که این حوزه رشد بیشتری داشته باشد.
سیکلودکسترین‌ها: ترکیبات حلقوی قندی که به دلیل قابلیت تشکیل کمپلکس با مولکول‌های آلی، در صنایع دارویی، غذایی و شیمیایی کاربرد دارند. درک بهتر از نحوه تعامل سیکلودکسترین‌ها با مولکول‌های آلی می‌تواند به طراحی داروها و بهینه‌سازی فرایندها کمک کند.
مدل‌سازی QSAR/QSPR
این روش‌ها به تحلیل و پیش‌بینی خواص فیزیکی و شیمیایی مولکول‌ها بر اساس ساختار شیمیایی آن‌ها می‌پردازند. روش‌های متداول می تواند شامل استفاده از ویژگی‌های ساختاری (مانند توصیف‌گرهای مولکولی) و داده‌های تجربی برای ایجاد مدل‌هایی که قادر به پیش‌بینی خواص جدید باشند.
یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی به عنوان یک ابزار برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده شناخته می‌شود. این روش می‌تواند الگوهای نامشخص را شناسایی کرده و دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش دهد. مدل‌های رایج، شامل درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، و الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند.
ترکیب QSAR/QSPR با یادگیری ماشین
ترکیب این دو رویکرد می‌تواند به افزایش دقت و کارایی پیش‌بینی‌ها کمک کند. همچنین، این ترکیب می‌تواند به شناسایی ویژگی‌های کلیدی موثر در تعاملات کمک کند. بسیاری از مطالعات نشان داده‌اند که استفاده از یادگیری ماشین در مدل‌سازی QSAR/QSPR می‌تواند منجر به نتایج بهتری نسبت به روش‌های سنتی شود. یکی از چالش‌های اصلی در این حوزه، کمبود داده‌های با کیفیت برای آموزش مدل‌ها است همچنین ساختارهای پیچیده مولکولی ممکن است پیش‌بینی نتایج را دشوار کند علاوه بر این ها تفسیر نتایج مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است چالش‌برانگیز باشد.
گردآورنده: محیا قوشی
