การทำนายประสิทธิภาพของยาต่อโปรตีนเป้าหมาย serotonin transporter (SERT), 5-HT1A และ 5-HT2A receptor ซึ่งส่งผลต่อโรคซึมเศร้าโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเป็นข้อมูลในการออกแบบยาในอนาคต

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

ปฤณ ภูวรกิจ, ณฐศร ถิระพร, นวพล ธรรมกฤษดา

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

สาโรจน์ บุญเส็ง, ทศพร แสงจ้า

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนมหิดลวิทยานุสรณ์

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2565

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

โครงงานนี้เป็นโครงงานเกี่ยวกับการสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ ในการทำนายประสิทธิภาพยาที่ใช้ในการรักษาโรคซึมเศร้า สาเหตุที่ศึกษาทำโครงการ เนื่องจาก ในปัจจุบันมีผู้ป่วยเป็นโรคซึมเศร้า และเสียชีวิตจากโรคนี้มากมาย จึงได้จัดทำโครงการนี้ขึ้นเพื่อเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนายาโรคซึมเศร้าให้มีประสิทธิภาพยิ่ง ๆ ขึ้นในอนาคต ในขั้นตอนการดำเนินการ เราจะเตรียมชุดข้อมูล SMILES และ IC50 ของตัวยาที่ส่งผลต่อโปรตีนเป้าหมาย(serotonin, 5-HT1A receptor และ 5-HT2A receptor) โดยจะนำชุดข้อมูลนี้มาผ่านโมเดลที่ได้สร้างขึ้น เพื่อทำนายค่า pIC50(-log IC50) และดูประสิทธิภาพของโมเดลได้จากค่า R-square และ RMSE ซึ่งผล ณ ขณะนี้พบว่าสำหรับตัวยาที่เกี่ยวข้องกับ serotonin เมื่อผ่านโมเดลที่สร้างขึ้น มีค่า R-square = 0.7376 ส่วนชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ 5HT-1A และ 5HT-2A มีค่า R-square = 0.6617 ทั้งนี้ยังคงมีการพัฒนาตัวโมเดลต่อไป