Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi (NEVÜ) Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Sezer Sorgun’un yürütücülüğünü üstlendiği “VEW Tabanlı Topolojik İndeksler ve Açıklanabilir Makine Öğrenmesi ile İlaçların QSPR Analizi” başlıklı proje, TÜBİTAK’ın “1002-A Hızlı Destek Programı” kapsamında destek almaya hak kazandı.
Proje kapsamında, büyük ölçekli ve yorumlanabilir bir QSPR (Nicel Yapı–Özellik İlişkisi) modeli oluşturulması hedefleniyor. Bu doğrultuda VEW-tabanlı derece ve derece-mesafe topolojik indeksleri, gelişmiş makine öğrenmesi yöntemleriyle bir araya getirilerek kapsamlı bir analiz çerçevesi geliştirilecek. Ayrıca modelleme sürecine SHAP tabanlı açıklanabilirlik tekniklerinin dâhil edilmesiyle, moleküler yapı–özellik ilişkilerinin yalnızca yüksek doğrulukla tahmin edilmesi değil, aynı zamanda bu ilişkilerin açık, anlaşılır ve yorumlanabilir biçimde ortaya konması amaçlanıyor.
Geliştirilecek ölçeklenebilir ve yenilikçi QSPR modelleri, geniş antibiyotik veri setleri üzerinde uygulanarak antibiyotik moleküllerinin yapısal nitelikleri ile fonksiyonel özellikleri arasındaki ilişkilerin derinlemesine incelenmesine katkı sağlayacak.
