Computer modeling of new drugs based on the methods of swarm intelligence and immune network modeling

Abstract

The article is devoted to the development of an intellectual information system for conducting scientific research and for predicting the dependence "structure-property/activity" of new drugs based on algorithms of swarm intelligence and immune-network modeling. Selection of informative descriptors is carried out on the basis of a multi-algorithmic approach, which allows selecting the algorithm in which the generalization error will be minimal after immune network modeling. Algorithms are distinguished by the presence of customizable parameters that affect the productivity of an intelligent information system.Стаття присвячена розробці інтелектуальної інформаційної системи ведення наукових досліджень і прогнозуванню залежності структура-властивість / активність нових лікарських препаратів на основі алгоритмів ройового інтелекту і іммунносетевого моделювання. Відбір інформативних дескрипторів здійснюється на основі мультіалгорітмічного підходу, який дозволяє вибрати той алгоритм, при якому після іммунносетевого моделювання помилка узагальнення буде мінімальною. Алгоритми відрізняються наявністю настроюються параметри, які впливають на продуктивність інтелектуальної інформаційної системи.