Entrauschen chemischer Messsignale zur Verbesserung der Nachweisgrenze

Ziel der Arbeit ist, Messsignale aus dem Bereich der analytischen Chemie optimal zu entrauschen, um Nachweisgrenzen herabzusetzen. Dazu wurden drei mathematische Methoden der Signalbehandlung eingesetzt und verglichen: Faltung mit Gauß-Kurven, Fourier-Transformation und Wavelet-Transformation unter Verwendung verschiedener Waveletfunktionen. Gezeigt wird der Vergleich anhand von Messungen von je zwei anorganischen und organischen Arsenspezies mittels HPLC-ICP-MS. Alle Methoden der Signalbehandlung können hierbei erfolgreich zum Entrauschen eingesetzt werden, allerdings in der nach steigendem Entrauschungsvermögen sortierten Reihenfolge: Faltung mit Gauß-Kurven – Fourier-Transformation – Wavelet-Transformation. Am besten geeignet ist die Verwendung von Symlet4. Die Nachweisgrenzen werden um den Faktor 5,8 verbessert. Weiterhin wurden mittels DPASV Voltammogramme von Cadmium aufgenommen. Bei diesen ist die Basislinie auf Grund des fließenden Grundstroms sehr strukturiert. Außerdem ändert sich der Grundstrom von Messung zu Messung. Die Faltung mit Gauß-Kurven konnte hierbei nicht sinnvoll angewendet werden. Sehr gut geeignet sind jedoch Fourier- und Wavelet-Transformation. Die niedrigste Nachweisgrenze ergibt sich nach Entrauschen mittels Coiflet2, wobei eine Verbesserung um Faktor 322 erreicht werden kann. In der HR-CS-AAS, der dritten vorgestellten Analysenmethode, stehen sowohl herkömmliche 2-D- als auch 3-D-Spektren zur Verfügung, wobei die Abbildung von drei Dimensionen neue Auswerteverfahren ermöglicht. Am besten zum Entrauschen geeignet ist sowohl bei zwei- als auch bei dreidimensionaler Betrachtung Symlet4, was in Übereinstimmung mit den Schlussfolgerungen bei der Auswertung der Chromatogramme ist. Durch Symlet4 werden die Nachweisgrenzen um den Faktor 5,9 (2-D) bzw. 7,0 (3-D) verbessert. Dabei zeigt sich, dass dreidimensionale Spektren besser entrauscht werden können, die Weiterentwicklung der AAS zur HR-CS-Technik somit von großem Nutzen ist

AI is a viable alternative to high throughput screening: a 318-target study

: High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery