\section{Závěr}

%Cílem této práce bylo prozkoumat možnosti využití výpočetních metod pro predikci vlastností chemických látek na základě jejich struktury. V rámci práce se podařilo vytvořit a~natrénovat modely založené na algoritmech Random Forest a XGBoost, které dosahovaly dobré přesnosti.
Cílem této práce bylo prozkoumat možnosti využití a zejména interpretaci výpočetních metod pro predikci vlastností chemických látek na základě jejich struktury. V rámci práce se podařilo vytvořit a~natrénovat modely založené na algoritmech Random Forest a XGBoost, které pro zvolená problém dosahovaly dobré přesnosti.

Důležitou součástí práce byla interpretace výsledků. Podařilo se nám kvantitativně určit klíčové strukturní motivy, které mají významný vliv na modelované vlastnosti chemických látek.

Dalším přínosem práce je využití vizualizačních metod, které umožňují názorně zobrazit vztah mezi strukturou molekuly a výslednou predikcí. Vizualizace tak usnadňuje interpretaci modelů a umožňuje lépe porozumět tomu, na základě jakých strukturních motivů modely svá rozhodnutí vytvářejí.

Pro demonstraci celého procesu predikce a interpretace je v následující části uveden konkrétní příklad chemické sloučeniny, na kterém je ukázán kompletní workflow od vstupní struktury až po výslednou predikci a její vizualizaci.

\subsection{Využití navrženého workflow pro predikci vlastností a vizualizaci klíčových strukturních motivů chemické látky}

\subsubsection{Vstup}
Na vstupu workflow je reprezentace molekuly ve formátu SMILES.

\textbf{CC(=O)C1CCC2C3C(C(C4=CC(=O)C=CC4(C)C3CCC12C)O)O}

\subsubsection{Predikované hodnoty}

\begin{table}[H]
\centering
\begin{tabular}{l c}
\hline
\textbf{Receptor} & \textbf{Predikovaná pravděpodobnost} \\
\hline
Estrogenový receptor $\alpha$ (ER$\alpha$) & 0.984 \\
Estrogenový receptor $\beta$ (ER$\beta$) & 0.928 \\
Glukokortikoidní receptor (GR) & 0.730 \\
Androgenní receptor (AR) & 0.652 \\
Progesteronový receptor (PR) & 0.004 \\
Mineralokortikoidní receptor (MR) & 0.002 \\
\hline
\textbf{Vlastnost} & \textbf{Hodnota} \\
\hline
Rozpustnost ve vodě & -3.6605 log(S) \\
\hline
\end{tabular}
\caption{Predikované pravděpodobnosti vazby na jednotlivé receptory pro zvolenou molekulu.}
\label{tab:receptor_probabilities}
\end{table}

\subsubsection{Identifikace a vizualizace klíčových strukturních motivů}

Identifikace klíčových strukturních motivů probíhá ve dvou krocích. Nejprve je pomocí metody Boruta-Shap vyhodnocena důležitost jednotlivých bitů ECFP. Tím je možné určit, které bity nejvíce ovlivňují výslednou predikci modelu.

Následně jsou tyto bity přiřazeny ke konkrétním částem molekuly pomocí dříve vygenerované bit-info mapy. Ta umožňuje zpětně dohledat, jakému strukturnímu fragmentu daný bit odpovídá. Z těchto fragmentů pak bylo možné vytvořit reprezentaci pomocí SMARTS a zobrazit je přímo ve struktuře molekuly.

Modely se pro odhad různých aktivit orientují na různé části téže molekuly. Například při odhadu aktivity na Progesteronový receptor se přihlíží k částem struktury téměř inverzním k Androgennímu a Glukokortikoidnímu receptoru. I u velmi příbuzných Estrogenových receptorů alfa a beta, které sdílí většinu strukturní pozornosti na centrálním kruhovém motivu, je rozdíl u uhlíku přilehlém na postranní oxo (=O) skupině, a na acetylové (-CH(=O)CH3) skupině na protilehlé části molekuly. Takovéto rozdíly právě mohou souviset se vzájemnou selektivitou těchto receptorů.

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=1\linewidth]{figures/qsar_xgb_shap_ar_smiles__receptor_grid.png}
    \caption{Vizualizace klíčových strukturních motivů modelů XGBoost QSAR pro jednotlivé receptory}
    \label{fig:qsar_result}
\end{figure}

\begin{figure}[H]
    \centering
    \includegraphics[width=0.4\linewidth]{figures/qspr_xgb_shap_smiles_CC_O_C1CCC2C3C_C_C4_CC_O_C_CC4_C_C3CCC12C_O_O_similarity_map.png}
    \caption{Vizualizace klíčových strukturních motivů modelu XGBoost QSPR pro rozpustnost ve vodě}
    \label{fig:qspr_result}
\end{figure}


\newpage