منصة ذكاء اصطناعي لتوقّع نشاط المركّبات الكيميائية وتحليلها افتراضيًا

طوّرت واجهة تفاعلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي لتوقّع النشاط الحيوي للمركّبات الكيميائية (Active / Inactive) بدقة عالية، بهدف تسريع عمليات الفحص الافتراضي (Virtual Screening) في الأبحاث الدوائية.

تم تدريب النموذج على أكثر من 50,000 مركّب كيميائي من قاعدة بيانات PubChem باستخدام تقنيات تعلم الآلة المتقدمة وخوارزميات تصنيف متعددة لتحليل السلاسل الكيميائية بصيغة SMILES.

النظام حقق نتائج دقيقة:

دقة تنبؤ بلغت 98.5% في تحديد النشاط الكيميائي.

تقليل زمن الفحص التجريبي بنسبة 70% مقارنة بالطرق التقليدية.

واجهة استخدام سهلة تمكّن الباحثين من إدخال المركّبات والحصول على النتائج في ثوانٍ معدودة.

تم بناء المنصة بدمج Python, Scikit-learn, Streamlit، وPandas لتوفير تجربة سلسة تجمع بين الدقة العلمية وسهولة الاستخدام، مما يجعلها أداة قوية في مجال اكتشاف الأدوية وتحليل المركّبات.