ЖАСАНДЫ ИММУНДЫҚ ЖҮЙЕЛЕРДІҢ МОДИФИКАЦИЯЛАНҒАН АЛГОРИТМІНІҢ НЕГІЗІНДЕГІ ДӘРІЛІК ҚОСЫЛЫСТАРДЫҢ «ҚҰРЫЛЫМ-ҚАСИЕТ»ТӘУЕЛДІЛІГІН БОЛЖАУДЫҢ ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ТЕХНОЛОГИЯСЫН ЖҮЗЕГЕ АСЫРУҒА АРНАЛҒАН БАҒДАРЛАМАЛЫҚ ЖАБДЫҒЫН ЖАСАУ
Аңдатпа
Қазіргі танда фармакология саласы жасанды интеллектің (ЖИ) соңғы жетістіктерін енгізе отырып белсенді даму үстінде. Дәрі өндіру үдерісінің құндылығын төмендету мен уақыт қорын қысқарту мақсатында дәрілік препараттарды өндіруші алдыңғы қатарлы әлемдік өндірушілер жасанды интеллектің жаңа инновацияланған алгоритмдерін жасайтын танымал фирмалармен бірге қызмет атқарып келеді. Осыған байланысты ауқымды химиялық ақпараттарды өндеу және дәрілік қосылыстардың фармакологиялық қасиеттерін болжауға мүмкіндік беретін замануи жасанды интеллектуалды технологияларын жасау өзекті мәселе болып табылады.
Дәрілік қосылыстардың «құрылым-қасиет» (Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR) және тәуелділігін болжау гүлдердің тозандануы алгоритмінің (Flower Pollination Algorithm, FPA) жасанды иммунды жүйелердің модификацияланған алгоритмінің көмегімен жүзеге асырылады. Гүлдердің тозаңдануы алгоритмі FPA химиялық қосылыстардың құрылысын сипаттайтын акпаратты дескрипторлардың мәселерін шешуде колданылады. JADE мультиагентті платформасына арналған онтологиялық және агентті-бағдарланған тәсілдерінің көмегімен ұсынылған интеллектуалды технологияларды жүзеге асыру үшін бағдарламалық жабдықтаудың құрылысы ұсынылды. Толықтық, f-өлшем, дәлдік және классификацияның қатесі сияқты сипаттамалардың негізінде FPA-AIS модификацияланған алгоритімінің бағалау механизмінің тиімділігін ескере отырып Protégé онтологиялық редакторінде FPA-AIS модификацияланған алгоритмінің онтологиялық моделі тұрғызылды.
