\section{Úvod}
%Znalost vlastností chemických látek, jako jsou jejich fyzikální vlastnosti nebo bioaktivita, je významná ve vědě, konkrétně například ve farmacii. Zkoumání vlastností laboratorně "in vitro" je ale finančně a časově náročné, proto je snaha pro využití výpočetních metod "in silico", které jsou i tématem této práce. Výpočetní metody nemusí dosahovat úplné přesnosti, ale dokážou alespoň přibližně odhadnout, zda je vhodné látku více zkoumat.

Odhad vlastností chemických látek výpočetními "in silico" metodami, tj. bez nutnosti časově a finančně náročného fyzického "in vitro" experimentu je velmi důležitým nástrojem pro farmakologii, strukturní biologii, materiálové vědy a mnoho dalších s chemií souvisejících oborů. Prostřednictvím výpočetních modelů se rutinně předzpracovávají mnohamilionové datové množiny, pro vytipování často jen desítek či stovek chemických látek k fyzickému testování. Ačkoliv výpočetní metody mohou jen aproximovat výsledky reálných experimentů, jsou schopny operovat na mnohořádově jiných početních škálách, a jsou tak dnes již nedílnou součástí vývojových procesů chemických látek zejména u farmaceutických firem.

Výpočetní odhad vlastností chemických struktur tudíž výrazně zrychluje a zlevňuje vývoj nových chemických látek, protože umožňuje experimentátorům vytipovat ty nejnadějnější látky a zaměřit se výhradně na ně.

\subsection{Teorie SAR}
%Teorie SAR, z anglického structure-activity relationship, udává, že lze stanovit, která funkční skupina je zodpovědná za danou vlastnost chemické látky.

Takzvaná "Structure-activity relationship" (SAR) teorie je základním kamenem výpočetního odhadu vlastností chemických látek. SAR postuluje, že látky s podobnou strukturou obecně mívají i podobné fyzikálně chemické vlastnosti. Toto lze i v praxi vidět u přirozených skupin látek jako například steroidy, které se fyzikálně chovají velmi podobně, mají velmi podobnou čtyřkruhovou strukturu a působí na velmi podobnou skupinu receptorů, u některých dokonce i s funkčním překryvem.

Výpočetní modely pro odhad vlastností chemických látek využívají SAR tak, že jsou trénovány na strukturách chemických látek u nichž je daná zájmová vlastnost známa. U takto známých látek se snaží různými způsoby reprezentovat jejich strukturní motivy a najít zejména ty kvantitativně asociované (ať už v pozitivním či negativním smyslu) se zájmovou vlastností - tento koncept je zvaný přímo "Quantitative structure-activity relationship" (QSAR). Pokud model odhaduje místo přímo biologické aktivity nějakou jinou fyzikálně-chemickou vlastnost, často je označován obecněji jako "Quantitative structure-property relationship" (QSPR). Tato práce se zabývá oběma variantami.

Po natrénování se modely opírají právě o takovéto naučené strukturní motivy ve snaze u neznámých látek odhadnout přítomnost či absenci zájmové vlastnosti, případně i její míru. Zde je pro chemiky i výpočetní analytiky velmi užitečné vědět jaké přesně strukturní motivy asociuje natrénovaný model se zájmovou vlastností či její absencí. 

SAR je totiž velmi užitečnou abstrakcí, nicméně jde stále toliko o abstrakci. Je velmi dobře zdokumentován tzv. SAR paradox, kdy velmi malá strukturní změna u chemické látky má za následek velký výkyv v reálné aktivitě. S tímto pojmem se spojují koncepty jako "Activity Cliff", tedy pomyslný prudký propad aktivity i při malé změně, a jeho varianta "Magical Methyl", kde pouhým přidáním či odebráním malé methylové skupiny ve struktuře molekuly mnohořádově skáče její biologická aktivita. Pokud je takovýto signál v trénovacích datech dostatečně reprezentovaný, modely se jej samozřejmě naučí a budou jej používat, a tento zlomový strukturní motiv a jeho umístění nevyhnutelně dostane interně vysokou míru důležitosti. Vhodnou interpretací takového modelu se k takovéto informaci může dostat i chemik.

Některé modely jsou snadno interpretovatelné, zejména ty jednodušší. Například různé formy regrese lze interpretovat přímo na základě příslušných natrénovaných koeficientů. U většiny široce používaných modelů to tak snadné není, zejména v chemické informatice stále velmi často používané modely typu Random Forest (RF) a XGBoost nelze přímo interpretovat.

%\subsection{Modely QSAR a QSPR}
%Modely QSAR a QSPR vychází z této teorie. Jsou to modely strojového učení, které sledují strukturní motivy a snaží se odhalit, které jsou zodpovědné za danou vlastnost a~dokáží tím predikovat vlastnost dosud jimi neznámé chemické látky.

%Se SAR souvisí také takzvaný SAR paradox, který říká, že drobná změna ve struktuře molekuly může způsobit výraznou a obtížně předvídatelnou změnu její vlastnosti.

%Tomuto problému modely QSAR předcházejí tak, že přiřazují každému strukturnímu motivu váhu, na základě které se rozhodují.

\subsection{Predikce v praxi}

%V praxi se modely QSAR a QSPR využívají k odhadu vlastností chemických látek ještě před jejich laboratorním testováním. Tento přístup může výrazně snížit časovou i finanční náročnost výzkumu, protože není nutné experimentálně ověřovat všechny potenciální kandidáty.

%Typicky se nejprve vytvoří datová sada látek, u nichž jsou známé jak strukturní informace, tak i sledované vlastnosti. Na základě těchto dat je následně natrénován model, který se snaží nalézt vztah mezi strukturou molekuly a její vlastností. Takto vytvořený model lze poté využít k predikci vlastností nových, dosud nezkoumaných látek.

Trénování, testování a použití QSAR A QSPR modelů probíhá obdobně jako mnoho dalších použití strojového učení. Typicky se nejprve vytvoří datová sada látek, u nichž jsou známé jak strukturní informace, tak i sledované vlastnosti. Na základě těchto dat je následně natrénován model, který se snaží nalézt vztah mezi strukturou molekuly (propř. nějakou její reprezentací) a její zájmovou vlastností. Takto vytvořený model lze poté využít k predikci vlastností nových, dosud nezkoumaných látek.

%V oblasti farmacie se tyto metody používají například při návrhu nových léčiv, kde mohou pomoci odhadnout žádoucí biologickou aktivitu, ale i další důležité vlastnosti: toxicitu nebo rozpustnost sloučenin. Díky tomu je možné lépe vybrat látky, které mají největší potenciál pro další výzkum.
V oblasti farmacie se tyto metody používají například při návrhu nových léčiv, kde mohou pomoci odhadnout jak již bylo zmíněno žádoucí biologickou aktivitu, ale i další důležité vlastnosti: v první řadě rozpustnost látky, aby ji bylo možno vůbec otestovat, a aby ji v případě úspěchu bylo možno využít jako léčivo. S tímto se pojí i odhad perorální dostupnosti dané látky, tj. zda je možné látku případně podávat jako pilulku, kapsli, sirup či jakoukoliv jinou formulaci podávanou ústy, což je výrazně více žádoucí než třeba injekční podání. Možná forma podání je pak jen jedním z aspektů často výpočetně odhadovaných tzv. ADMET vlastností (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity), tedy vlastností souvisejících s absorbcí látky do organismu, její šíření v rámci organismu, její metabolismus v rámci organizmu a mechanismus jejího vyloučení - a specificky i její toxicita, tj. nežádoucí forma biologické aktivity. Tyto procesy a s nimi spjaté modely umožňují prioritizovat látky, které mají největší potenciál pro další výzkum.

%V tomto projektu však nehraje důležitou roli pouze samotná predikce, ale také její interpretace. Významnou součástí je snaha porozumět tomu, na základě jakých strukturních motivů se model rozhoduje. S tím souvisí i vizualizace výsledků, která umožňuje lépe zachytit vztahy mezi strukturními motivy molekuly a výslednou predikcí. Vizualizační metody tak usnadňují porozumění chování modelu a zobrazit klíčové strukturní motivy.
V tomto projektu však nehraje důležitou roli samotná predikce, ale jak již bylo zmíněno zejména její interpretace. Podstatou práce je vytvořit proces jak porozumět tomu, na základě jakých strukturních motivů se model rozhoduje. S tím souvisí i vizualizace výsledků, která umožňuje intuitivně zachytit vztahy mezi strukturními motivy molekuly a výslednou predikcí. Vizualizační metody tak usnadňují uživatelské porozumění chování modelu tím, že přímo zobrazují klíčové strukturní motivy v kontextu konkrétních chemických struktur.


\subsection{Cíle práce}

Cílem práce je natrénovat modely QSAR a QSPR schopné predikovat vybrané vlastnosti chemických látek na základě jejich struktury.
Dalším cílem je analyzovat, jak jednotlivé strukturní motivy přispívají k výsledné predikci, a identifikovat ty, které mají největší vliv na sledované vlastnosti. Součástí práce proto bude také implementace a využití vhodných vizualizačních metod, které umožní tyto vztahy přehledně zobrazit.

\newpage