Machine Learning Qsar

Machine Learning QSAR

Machine Learning QSAR (Quantitative Structure–Activity Relationship) adalah pendekatan komputasional yang menggabungkan analisis hubungan struktur–aktivitas molekul dengan algoritma machine learning untuk memprediksi sifat kimia atau aktivitas biologis suatu senyawa berdasarkan fitur strukturalnya.

Dalam QSAR, setiap molekul direpresentasikan sebagai deskriptor (fitur numerik) seperti sifat fisikokimia, elektronika, geometri, atau topologi. Model machine learning kemudian dilatih untuk mengenali pola antara deskriptor tersebut dan aktivitas target, misalnya:

• aktivitas biologis senyawa obat,

• toksisitas atau efek samping,

• sifat fisika (solubilitas, lipofilisitas),

• reaktivitas atau kestabilan kimia.

Peran Machine Learning dalam QSAR

Dengan machine learning, analisis QSAR menjadi lebih kuat karena algoritma dapat:

• Menangani data besar dan kompleks, termasuk fitur nonlinier.

• Memodelkan hubungan yang sulit diidentifikasi secara manual oleh ahli kimia.

• Menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibanding metode statistik tradisional.

• Mengoptimalkan molekul untuk meningkatkan aktivitas atau menurunkan toksisitas.

Beberapa algoritma yang sering digunakan:

• Random Forest

• Support Vector Machine (SVM)

• Neural Networks (deep learning)

• Gradient Boosting dan XGBoost

Manfaat Machine Learning QSAR

• Mempercepat penemuan dan pengembangan obat melalui prediksi in silico.

• Mengurangi biaya eksperimen dengan menyaring kandidat senyawa sejak tahap awal.

• Mengidentifikasi fitur struktural penting yang memengaruhi aktivitas biologis.

• Mendukung penilaian risiko dalam toksikologi, lingkungan, dan kimia industri.