Υπολογιστική ανακάλυψη φαρμάκων με χρήση της πλατφόρμας TorchDrug - (:unkn) unknown (My University, 2022)
Η παρούσα εργασία αποτελεί μια επίδειξη του πώς μπορούν να εκτελεστούν διάφορα βήματα της διαδικασίας ανακάλυψης φαρμάκων (όπως για παράδειγμα η πρόβλεψη ιδιοτήτων ενός μορίου) χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα TorchDrug. Το TorchDrug είναι βασισμένο στη βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης PyTorch για την γλώσσα Python και υλοποιεί τεχνικές από τη θεωρία της μηχανικής μάθησης γράφων.

The present paper is a demonstration on how various parts of the drug discovery pipeline (such as property prediction of a molecule) can be executed using the TorchDrug platform. TorchDrug is based on the machine learning library PyTorch for Python and implements techniques from graph machine learning theory.
Keywords: Τεχνητή νοημοσύνη για ανακάλυψη φαρμάκων, ανακάλυψη φαρμάκων, μηχανική μάθηση, μηχανική μάθηση γράφων, δημιουργία μορίων, πρόβλεψη ιδιοτήτων, γράφοι γνώσης, Αλτσχάιμερ, διαβήτης τύπου 2, απολιπρωτεΐνη, αιματοεγκεφαλικός φραγμός, βαθιά μάθηση; AI for drug discovery, drug discovery, machine learning, graph machine learning, molecule generation, property prediction, knowledge graphs, Alzheimer, type 2 diabetes, apoliprotein, APOE, QED, blood-brain barrier, druglike, druglikeness, deep learning