Review of machine learning technologies and neural networks in drug synergy combination pharmacological research

Using machine learning (in silico) allows predicting how to get the right combination of drugs and skip the experimental steps in a study that take a lot of time and financial expenses. Gradual preparation is needed for the Deep Learning of Drug Synergy, starting from creating a base of drugs, their characteristics and ways of interactin

Оценка эффективности внедрения информационных систем для экспертизы лекарственных средств

Improvement of drug supply is one of the key factors contributing to the quality of medical services, but it cannot be achieved without introduction of digital technologies. This is a complex task that requires a systematic approach which includes planning, design, development, implementation and operation of information systems.The purpose of this study was to develop and test a procedure for assessing the effectiveness of information systems supporting medicines evaluation.Materials and methods: the paper analyses Russian and foreign scientific publications devoted to the assessment of effectiveness of information systems implementation. The author conducted a system analysis using the procedure for constructing a model of a data processing system.Results: the analysis of literature sources helped to determine methods that could be used to assess the effectiveness of information systems implementation. The «Document management — Medicines evaluation» system was used to construct a model system, and the analysis of the system’s effectiveness made it possible to propose ways for further improvement.Conclusion: the analysis of the literature sources demonstrated that the use of digital modelling methods helps to assess the effectiveness of information systems supporting medicines evaluation. The paper analysed the «Document management — Medicines evaluation» system used for receipt and registration of medicine samples. This system makes it possible to preplan the order in which applications will be received and rule out the possibility of simultaneous receipt of several applications. Based on the results of the analysis it is suggested that an additional receiving point should be set up in order to improve the throughput of the system.Совершенствование лекарственного обеспечения является одним из ключевых факторов повышения качества оказания медицинских услуг, но без внедрения цифровых технологий в этот процесс практически не обойтись. Внедрение цифровых технологий в сфере обращения лекарственных средств является комплексной задачей, требующей системного подхода, куда входит планирование, проектирование, разработка, внедрение и эксплуатация информационных систем.Цель работы: разработка и апробация методики оценки эффективности информационных систем, применяемых для экспертизы лекарственных средств.Материалы и методы: анализ научных публикаций отечественной и зарубежной специальной литературы по проблеме оценки эффективности внедрения информационных систем. Также был проведен системный анализ с использованием процедуры построения модели системы обработки данных.Результаты: на основе данных литературы определены методики, которые могут быть применены для оценки эффективности внедрения информационных систем. На примере системы «Документооборот — Экспертиза лекарственных средств» построена модель и проведена оценка эффективности этой системы. По результатам оценки предложены пути повышения эффективности модельной системы.Выводы: на основании анализа источников литературы показано, что применение методов цифрового моделирования позволяет анализировать эффективность информационных систем в сфере экспертизы лекарственных средств. В работе проанализирована система записи для приема образцов лекарственных средств «Документооборот — Экспертиза лекарственных средств», позволяющая распланировать очередность поступления заявок и исключить параллельное поступление нескольких обращений. По результатам анализа предложено повысить эффективность системы путем открытия дополнительного окна для приема заявителей

Baikal-GVD: status and prospects

Baikal-GVD is a next generation, kilometer-scale neutrino telescope under construction in Lake Baikal. It is designed to detect astrophysical neutrino fluxes at energies from a few TeV up to 100 PeV. GVD is formed by multi-megaton subarrays (clusters). The array construction started in 2015 by deployment of a reduced-size demonstration cluster named "Dubna". The first cluster in its baseline configuration was deployed in 2016, the second in 2017 and the third in 2018. The full scale GVD will be an array of ~10000 light sensors with an instrumented volume of about 2 cubic km. The first phase (GVD-1) is planned to be completed by 2020-2021. It will comprise 8 clusters with 2304 light sensors in total. We describe the design of Baikal-GVD and present selected results obtained in 2015-2017.Comment: 9 pages, 8 figures. Conference proceedings for QUARKS201

The Lake Baikal neutrino experiment: selected results

We review the present status of the lake Baikal Neutrino Experiment and present selected physical results gained with the consequetive stages of the stepwise increasing detector: from NT-36 to NT-96. Results cover atmospheric muons, neutrino events, very high energy neutrinos, search for neutrino events from WIMP annihilation, search for magnetic monopoles and environmental studies. We also describe an air Cherenkov array developed for the study of angular resolution of NT-200.Comment: 25 pages, 12 figures. To appear in the Procrrdings of International Conference on Non-Accelerator New Physics, June 28 - July 3, 1999, Dubna, Russi