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分析师：Chenhao Wu
在当今的医学领域，乳腺癌作为一种严重威胁女性健康的疾病，其治疗一直是科研工作者们关注的焦点。乳腺癌的发展与雌激素受体密切相关，其中 ERα 被视为治疗乳腺癌的重要靶标。能够拮抗 ERα 活性的化合物有望成为治疗乳腺癌的候选药物。然而，药物筛选是一个复杂而艰巨的过程（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
一方面，在传统的药物筛选中，面临着诸多难点。各类化合物具有繁多的特征属性，如 ADMET 特性和化合物生物活性等。如何从众多特征中挑选出影响化合物活性的关键特征，以及确定这些关键特征的取值范围以保证药物具有较高的生物活性，同时在 ADMET 五个特性中至少有三个表现良好的情况下使化合物活性最大化，这些都是极具挑战性的问题。
另一方面，随着科技的不断进步，人工智能和机器学习技术为药物研发带来了新的机遇。主成分分析、机器学习和多目标优化等方法在药物筛选中展现出了巨大的潜力。通过这些方法，可以有效地处理复杂的药物数据，挖掘出关键特征，预测药物的生物活性和参数范围，实现多目标的优化。
与此同时，量子计算的发展也为药物发现提供了新的思路。量子生成对抗网络（Quantum GAN）结合了量子计算和生成对抗网络的优势，能够处理高维数据，为药物研发提供了新的途径。通过量子电路和经典神经网络的结合，有望生成具有特定药物特性的分子，为新药研发带来新的突破。
本文将围绕主成分分析、机器学习和多目标优化在化合物特征药物筛选中的应用，以及量子生成对抗网络在药物发现（附数据代码）中的研究展开，旨在探索更加高效、准确的药物筛选和发现方法，为乳腺癌的治疗提供新的候选药物。
主成分分析、机器学习、多目标优化对化合物特征进行药物筛选
乳腺癌的发展与雌激素受体密切相关。目前抗激素治疗常用于ERα表达的乳腺癌患者。因此ERα被认为是治疗乳腺癌的重要靶标，能够拮抗ERα活性的化合物可能是治疗乳腺癌的候选药物。
在该项目中出现了各种难点，例如，各类化合物的特征属性繁多，比如有ADMET(Absorption,Distribution,Metabolism,Excretion,Toxicity)特性和化合物生物活性等。该如何选择关键特征是大问题。
选择了关键特征，如何确定该特征的取值大小才能保证该药品具有生物活性，首先要保证药物有效，才能讨论药性。
针对五个关键的特性ADMET如何在尽量让五个特性表现良好的情况下，让化合物活性尽量的高，这样的化合物的分子描述符的取值范围的寻找较为困难。
解决方案
任务/目标
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在众多特征中找到影响化合物活性的关键特征。
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找到关键特征的取值范围使得药物的生物活性较高。
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找到在使得药效达标(ADMET五个特性至少有三个表现良好)的情况下生物活性较高
数据源准备
该项目的数据源由其他企业提供
数据清洗
在数据中将大量字段为空的药物删除，少量字段为空的补0。针对第一个问题给他贴好标签，将化合物活性贴好标签，分为1-10,10个等级，在5以上的为活性较高，5以下的活性较低，更进一步，在5以上就贴上1，在5以下就贴上0。便于后续对其进行主成分分析。
针对第二个难题，是一个定量预测问题。我们将数据中需要的药物提取出来。
第三个问题是一个多目标优化的问题。我们同样给药物贴好标签，在ADMET属性中，满足3个或以上的我们给他贴1标签，否则贴0标签，后续对其进行多目标优化。
构造模型
针对问题1.我们使用了不同的主成分分析，包括相关性分析，随机森林 特征选择，基于相关性的特征子集选择算法，基于分类器的属性价值评估算法，Relief 算 法，基于分类器的特征子集选择算法，信息增益排序等。发现RReliefF算法更优秀，这里我们选择了RReliefF方法。
第二个问题采用了多种机器学习方法。包括极限随机树(ET),多层感知机(MLP)，支持向量机回归(SVR)，并对其进行模型评价，发现ET效果最好，并可以预测所有参数的范围。
第三个问题是多目标优化的问题，针对这类问题，我们使用的是粒子群算法，通过调节超参，达到近似全局最优解。
划分训练集和测试集
所有的药物是独立的样本，所以我们直接采用十折交叉验证即可。
上线之后的迭代，在得到所有化合物参数性能指标之后，我们要交给专业人士去临床验证这些药物。
部分模型预测结果：
该项目涉及到分类模型，回归模型，优化问题。是个综合的项目，都达到了不错的性能。
Python量子生成对抗网络QGAN神经网络的药物发现研究|附数据代码
开发新药是一项极具挑战性的工作，传统方法耗时漫长且成功率较低。随着人工智能和机器学习的发展，为新药研发带来了新的机遇。本文介绍了一种基于量子生成对抗网络（Quantum GAN，QGAN）的方法在药物发现中的应用，通过利用量子计算的优势处理高维数据，为药物研发提供了新的思路和方法。
新药开发是一个复杂而漫长的过程，从靶点发现到临床试验，往往需要数年甚至数十年的时间。而且，经过重重筛选和测试，最终能够成功上市的药物寥寥无几。近年来，人工智能和机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，也为药物研发带来了新的希望。其中，生成对抗网络（GAN）在图像生成等领域表现出色，而将量子计算与 GAN 相结合，有望在药物发现中发挥更大的作用。
量子相关术语
（一）量子电路
量子电路是由一系列门组成的有序集合，用于改变量子比特的状态以执行特定的量子运算。
（二）量子噪声
量子噪声是指任何可能导致量子计算机出现故障的因素。当量子比特暴露于噪声源时，量子计算机中的信息会受到干扰和降级。
（三）量子 GAN
在量子 GAN 中，GAN 模型的生成器和判别器在量子计算机或设备上进行训练，这些设备能够轻松处理高维数据（即量子数据）。
（四）带混合发生器的 Quantum GAN
QGAN-HG 由参数化量子电路组成，可提供量子比特大小维度的特征向量。需要一个经典的神经网络来生成所需的原子向量和键矩阵，以构建分子的图形表示，其中节点表示原子，边表示键。
QGAN量子电路
该电路在量子层的帮助下提供特征向量，其计算时间为 O（poly（log（M）））。量子层由初始化、参数化和测量三个阶段组成。在初始化部分，从 [-π, π] 中均匀采样两个参数 z1 和 z2，然后将其转换为数学形式，并对所有层重复操作，以生成酉矩阵 U（θ）。最后，通过对最终量子态应用量子运算来获取特征向量。图中提到的 Ry 和 Rz 是旋转门。
