Фармакологический кружок. Вводная лекция

Содержание

Слайд 2

Вопросы:

Какую научную работу написать?
А что будет на кружке?

Вопросы: Какую научную работу написать? А что будет на кружке?

Слайд 3

Наука

Наука

Слайд 4

Секция устных докладов
Секция мультимедийных постеров

Реферативный доклад

Drug discovery pipeline

Клинические

Теоретические

Секция устных докладов Секция мультимедийных постеров Реферативный доклад Drug discovery pipeline Клинические Теоретические

Слайд 10

Клинические работы

Клинические работы

Слайд 11

Классическая работа

Идея: Сравнение методов лечения.
Препарат vs. Другой препарат,
Препарат vs. Комбинация

Классическая работа Идея: Сравнение методов лечения. Препарат vs. Другой препарат, Препарат vs.
препаратов,
Препарат vs. Немедикаментозный метод лечения.

Слайд 12

Этапы:
1. Сбор данных (Данные историй болезни, опрос пациентов)
2. Обработка данных: разбиваем

Этапы: 1. Сбор данных (Данные историй болезни, опрос пациентов) 2. Обработка данных:
пациентов на две группы, считаем описательные статистики, проверяем на нормальность.
3. Анализ данных: считаем средние значения сравниваемых показателей, подтверждаем наличие/отсутствие различий (t-критерий Стьюдента, U-критерий Манна — Уитни)
4. Делаем выводы.

VS

Слайд 13

Модели машинного обучения

Классификация

Регрессия

Модели машинного обучения Классификация Регрессия

Слайд 14

Независимые переменные

Зависимая

Независимые переменные Зависимая

Слайд 15

Этапы:
1. Сбор данных (Данные историй болезни, опрос пациентов)
2. Обработка данных: разбиваем

Этапы: 1. Сбор данных (Данные историй болезни, опрос пациентов) 2. Обработка данных:
данные на две части – тренировочную и тестовую.
3. На тренировочных данных обучаем модель.
4. На тестовых данных предсказываем значение зависимой переменной.
5. Оцениваем эффективность модели, делаем выводы.

Слайд 16

Теоретические работы

Теоретические работы

Слайд 17

Теоретические работы

Систематический обзор с выполнением мета-анализа

In silico drug design

Теоретические работы Систематический обзор с выполнением мета-анализа In silico drug design

Слайд 18

Мета-анализ

Мета-анализ

Слайд 19

Систематический обзор с выполнением мета-анализа

Этапы:
1. Поиск и отбор статей по проблеме

Систематический обзор с выполнением мета-анализа Этапы: 1. Поиск и отбор статей по
обзора
2. Отбор наиболее подходящих статей для включения в обзор
3. Выполнение мета-анализа
4. Оценка риска предвзятости (ROB 2.0)
5. Оценка качества доказательств (GRADE)
6. Выводы, оформление обзора

Слайд 20

In silico drug design

Модели машинного обучения

Проект кружка

In silico drug design Модели машинного обучения Проект кружка

Слайд 21

Модели машинного обучения

QSAR = Q + SAR
SAR = structure–activity relationship

Q = Quantitative

Модели машинного обучения QSAR = Q + SAR SAR = structure–activity relationship Q = Quantitative

Слайд 22

Кружок

Кружок

Слайд 23

Ligand

Target

Ligand based
Target based
Ligand + Target based

Ligand Target Ligand based Target based Ligand + Target based

Слайд 24

Выбираем “target” и “ligand”
Строим модель фармакофора
Отбираем молекулы, которые в большей степени подходят

Выбираем “target” и “ligand” Строим модель фармакофора Отбираем молекулы, которые в большей
под структуру фармакофора
Фильтруем молекулы по ADME свойствам и токсичности
Молекулярный докинг

Слайд 26

Находим свою мишень “Target”

Therapeutic Target Database

PDB

Находим свою мишень “Target” Therapeutic Target Database PDB

Слайд 27

Chembl DB

Мой скрипт

TTD_mod
MEGA/TTD_mod

Chembl DB Мой скрипт TTD_mod MEGA/TTD_mod

Слайд 28

PDB (https://www.rcsb.org/)
UniProt (https://www.uniprot.org/)
ChEMBL (https://www.ebi.ac.uk/chembl/)

PDB (https://www.rcsb.org/) UniProt (https://www.uniprot.org/) ChEMBL (https://www.ebi.ac.uk/chembl/)

Слайд 29

SMILES ☺

Simplified molecular-input line-entry system
(Упрощенная система молекулярного ввода-вывода)

SMILES ☺ Simplified molecular-input line-entry system (Упрощенная система молекулярного ввода-вывода)