ИИ-управляемое QSAR-моделирование и виртуальный скрининг в поиске селективных лигандов дофаминового D(2) рецептора

Разработан комплексный вычислительный подход, сочетающий фильтрацию лекарственноподобных соединений, машинное обучение для построения QSAR-моделей и структурный виртуальный скрининг. На основе 1128 лигандов D2 рецептора с известными константами ингибирования создана регрессионная модель методом Random Forest, которая показала наилучшую прогностическую способность и устойчивость. Модель подтверждена на одобренных FDA антипсихотиках: предсказанные значения pKi50 близки к экспериментальным. При скрининге библиотеки нацеленных на ЦНС соединений выявлен лидер VS012-7128, продемонстрировавший сильное связывание в молекулярно-динамическом моделировании.