Химики в 12 тысяч раз усилили сигналы ядер селена-77 и упростили их поиск в биологически активных молекулах
#Грани_РАН
Сотрудники Международного томографического центра СО РАН, Нижегородского государственного технического университета имени Р.Е. Алексеева и Института элементоорганических соединений им. А.Н. Несмеянова РАН увеличили чувствительность анализа селенсодержащих соединений методом ядерного магнитного резонанса (ЯМР), в котором структуру вещества оценивают по тому, как магнитные моменты ядер атомов в молекуле ведут себя в магнитном поле. Проект был поддержан Российским научным фондом.
Новая методика повысила чувствительность ЯМР к изотопу селена-77, усилив сигнал от его ядер в 12 тысяч раз. Это позволяет обнаруживать микромолярные концентрации селенсодержащих соединений и применять метод для изучения веществ с потенциальной противоопухолевой и антимикробной активностью.
Ядерный магнитный резонанс (ЯМР) используют для анализа структуры веществ, включая потенциальные лекарства. В магнитном поле спины ядер ориентируются, поглощая или испуская характерные радиочастотные сигналы, по которым определяют химический состав и строение молекул.
#Грани_РАН
Сотрудники Международного томографического центра СО РАН, Нижегородского государственного технического университета имени Р.Е. Алексеева и Института элементоорганических соединений им. А.Н. Несмеянова РАН увеличили чувствительность анализа селенсодержащих соединений методом ядерного магнитного резонанса (ЯМР), в котором структуру вещества оценивают по тому, как магнитные моменты ядер атомов в молекуле ведут себя в магнитном поле. Проект был поддержан Российским научным фондом.
«Предложенная технология перспективна сразу в нескольких областях науки. В фармацевтике она может значительно ускорить разработку новых лекарственных препаратов и агрохимикатов. В биомедицинских исследованиях открывает уникальные возможности для мониторинга биохимических процессов с участием селена. Кроме того, метод обещает революционные изменения в диагностической медицине, где на его основе можно будет создать новые высокочувствительные контрастные агенты для магнитно-резонансной томографии», — рассказывает старший научный сотрудник лаборатории фотохимических радикальных реакций Международного томографического центра СО РАН Алексей Кирютин.
Новая методика повысила чувствительность ЯМР к изотопу селена-77, усилив сигнал от его ядер в 12 тысяч раз. Это позволяет обнаруживать микромолярные концентрации селенсодержащих соединений и применять метод для изучения веществ с потенциальной противоопухолевой и антимикробной активностью.
Ядерный магнитный резонанс (ЯМР) используют для анализа структуры веществ, включая потенциальные лекарства. В магнитном поле спины ядер ориентируются, поглощая или испуская характерные радиочастотные сигналы, по которым определяют химический состав и строение молекул.
❤7
Химики разработали новый метод для поиска «потерянных» геометрий соединений на основе искусственного интеллекта
#Грани_РАН
Сотрудники Института органической химии им. Н.Д.Зелинского РАН и МГУ им.М.В.Ломоносова разработали метод, который позволяет находить стабильные геометрии соединений, упускаемые при молекулярном моделировании. При тестировании на 60 потенциально биологически активных соединениях алгоритм обнаружил до 28 геометрий, не выявленных существующими методами.
Новый подход, сочетающий в себе квантово-химические расчёты и машинное обучение, анализирует геометрические варианты молекул, построенные другими методами конформационного поиска, и находит недостающие всего за 20 – 30 попыток. Инструмент может использоваться для поиска и разработки фармацевтических соединений и новых катализаторов.
Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в статье Physics-Informed Bayesian Optimization for Conformational Ensemble Augmentation (Ivan A. Bespalov, Nikolai V. Krivoshchapov, Alexey A. Lisov, Vasiliy A. Chaliy, Michael G. Medvedev).
#Грани_РАН
Сотрудники Института органической химии им. Н.Д.Зелинского РАН и МГУ им.М.В.Ломоносова разработали метод, который позволяет находить стабильные геометрии соединений, упускаемые при молекулярном моделировании. При тестировании на 60 потенциально биологически активных соединениях алгоритм обнаружил до 28 геометрий, не выявленных существующими методами.
Новый подход, сочетающий в себе квантово-химические расчёты и машинное обучение, анализирует геометрические варианты молекул, построенные другими методами конформационного поиска, и находит недостающие всего за 20 – 30 попыток. Инструмент может использоваться для поиска и разработки фармацевтических соединений и новых катализаторов.
Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в статье Physics-Informed Bayesian Optimization for Conformational Ensemble Augmentation (Ivan A. Bespalov, Nikolai V. Krivoshchapov, Alexey A. Lisov, Vasiliy A. Chaliy, Michael G. Medvedev).
❤8👍8