Использование методов QSAR для предсказания токсичности

[Няшка]

Доброго времени суток.

Не нашла отдельной ветки по математическому моделированию, поэтому решила, что тематика данной группы максимально соответствует моему вопросу (но не уверена в этом, поэтому прошу админа перенести мой вопрос в более подходящую группу, если это необходимо).
В научной литературе в последнее время много внимания уделяется возможностям QSAR-моделирования, в том числе и, например, прогнозированию значений LC50. Все работы, которые я видела в качестве датасетов используют таблицы, состоящие, как минимум из SMILES и LC50 для каждой конкретной молекулы. При этом значения LC50 либо определены экспериментально, либо получены с помощью многочисленных on-line сервисов (GUSAR и т.д.) с различной степенью точности. Потом выборку соединений условно делят на активные и неактивные и с помощью набора молекулярных дескрипторов получают QSAR модели, которые удачно или менее удачно описывают токсичность по каждому из соединений.
Вопрос заключается в следующем: можно ли провести прогноз, например, LC50, только используя SMILES или какой-либо другой способ представления исходной формулы соединения в качестве стартовой информации? Полученные результаты для каждой из QSAR-моделей сравнить с экспериментальными LC50 (которые в расчете не участвовали). Если полученные результаты по какой-либо из модели более или менее соответствуют (возможно понадобится введение поправки в границах соединений одной группы), то эту модель далее использовать для расчета LC50 новых молекул, которые ранее еще не были синтезированы и исследованы на практике.
Если такая возможность существует, то где можно прочитать об этом. Поскольку мне пока не удалось найти примеров в ни в литературе, ни на, например, https://github.com/. Хотя вполне вероятно, что я неправильно задают запрос на поиск. Поскольку пока только пытаюсь разобраться в данной области.

Заранее спасибо!

[likvor]

Я в своё время занимался подобными вещами, и считаю такие методы научным шарлатанством. Точность предсказания - 50% (то ли да, то ли нет). Но гранты на такое дают и диссертации защищают, так что народ балуется.

[ivi]

"Полученные результаты для каждой из QSAR-моделей сравнить с экспериментальными LC50 (которые в расчете не участвовали)." - то есть у соединений в QSAR-модели и эксперименте структуры разные?

[Vanya Ivanov]

Если такая возможность существует, то где можно прочитать об этом.

Да, в принципе такой подход возможен.
1. На основание экспериментальных данных LC50 и smile построите модель.
2. Можете применять эту модель для любых новых smile, НО только с теми же дескрипторами, что и в построенной модели.

Если вы учебник по QSAR и R-программирование освоили, то

Классическая работа:
Lagunin A., Zakharov A., Filimonov D., Poroikov V. (2011) QSAR modelling of rat acute toxicity on the basis of PASS prediction. Mol Inform;30:241–250.

там читайте внимательно:
отбор данных для построения модели
методы валидации моделей и границы применимости.

Когда освоите базовые приёмы, то можете поискать статьи Tropsha A., он интересные вещи описывал.

[Няшка]

Да, в принципе такой подход возможен.
1. На основание экспериментальных данных LC50 и smile построите модель.
2. Можете применять эту модель для любых новых smile, НО только с теми же дескрипторами, что и в построенной модели.

Да, спасибо. Я за предыдущий год немного продвинулась в решении проблемы.