Aplicação de redes neurais recorrentes na predição de relações estrutura–atividade química com múltiplos alvos biológicos.

Abstract

O presente estudo abordou a aplicação de Redes Neurais Recorrentes (LSTM e BILSTM) para estabelecer relações entre estruturas químicas e atividades biológicas. O projeto visou replicar experimentos anteriores, desenvolver um modelo para detecção dessas relações. A segunda etapa do trabalho envolveu o uso do banco de dados TOX21, concentrando-se em amostras que evidenciavam reações positivas, e aplicando a técnica SMILES para representação molecular. Os experimentos demonstraram que aumentar a capacidade da rede neural, como o número de células e a combinação de camadas, não resultou em melhorias significativas no aprendizado, sugerindo que a dimensão do modelo não é a principal causa do overfitting observado. Uma hipótese levantada foi a qualidade e o volume dos dados, considerando a baixa proporção de amostras de sucesso. A pesquisa propôs a utilização de métodos mais avançados de tratamento de dados para alcançar um balanceamento adequado entre as classes de cada alvo biológico.