Application of artificial neural networks in diagnostics of chemical compounds from their infrared spectra

W artykule przedstawiono możliwości zastosowania sztucznej sieci neuronowej w identyfikacji związków chemicznych metodą tzw. „odcisku palca” oraz opisano budowę opracowanego specjalnie do tego celu narzędzia z wykorzystaniem SSN, jak też sprecyzowano wymogi, jakie muszą być spełnione do jej poprawnego funkcjonowania.This paper presents a combination of the “finger-print” identification method and artificial neural networks (ANN) for effective diagnostics of chemical compounds from their infrared spectra. Identification of chemical compounds on the basis of their IR spectra is a serious problem in absorption spectrophotometry, used in practical chemical analysis. Using ANN to diagnose chemical compounds opens up new abilities for effective identification, not only in terms of speeding the process up but also in view of modeling complex nonlinear signals. A programming tool is developed in Microsoft Visual C# and tested on the basis of one hundred chemical compounds used to teach the ANN. The self-learning ability of ANN is used to construct a relationship between input and output parameters. Using AAN is also possible both to ignore redundant data and those whose impact on the phenomenon is negligible, so it is focused on the input data having a major impact on the modeled process. ANN is used to diagnose one hundred chemical compounds and further studies will be focused on possible expanding the database to include some other compounds

Identyfikacja mieszanin związków chemicznych na podstawie ich widm w podczerwieni z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Infrared (IR) spectrometric identification of individual chemical compounds from their mixtures is still a challenging process. Therefore, we developed a method in which we use the IR “Fingerprint” spectra of a particular chemical substance followed by artificial intelligence (AI) – based analysis to correctly characterise components of relatively simple chemical mixtures. We describe here the assembly of tools developed especially for this purpose as well as the artificial neural network design together with the requirements that must be met for its proper functioning. To test our approach, we used a mixture of amphetamine and creatinine which are difficult to identify in mixtures by standard “Fingerprint” rules. The advantages of the artificial neural network approach include the generalisation and adaptation of knowledge by fitting parameter values to change the object characteristics. All this renders the effective identification of a mixture of two substances possible.W artykule przedstawiono możliwości zastosowania w identyfikacji związków chemicznych metody tzw. odcisku palca oraz sztucznej inteligencji na podstawie widm w podczerwieni. Opisano budowę opracowanego specjalnie do tego celu narzędzia i sztuczną sieć neuronową oraz wymogi, jakie muszą być spełnione do jej poprawnego funkcjonowania. Obecnie stosowane programy użytkowe do identyfikacji związków chemicznych na podstawie ich widm w podczerwieni natrafiają na trudności z poprawną identyfikacją w przypadku mieszanin substancji. W przeprowadzonych badaniach testowych wykorzystano mieszaninę kreatyniny oraz amfetaminy - substancje z którymi obecnie wykorzystywane oprogramowania działające wg zasady Finger-print mają duże trudności. Dlatego też zastosowano sztuczną sieć neuronową, której zalety, takie jak uogólnianie zdobytej wiedzy oraz adaptacja, czyli dopasowania wartości parametrów do zmian charakterystyk obiektu, pozwalają na skuteczną identyfikację w mieszaninie dwóch substancji

Predicting the safety of medicines in pregnancy: A workshop report

The framework for developmental toxicity testing has remained largely unchanged for over 50 years and although it remains invaluable in assessing potential risks in pregnancy, knowledge gaps exist, and some outcomes do not necessarily correlate with clinical experience. Advances in omics, in silico approaches and alternative assays are providing opportunities to enhance our understanding of embryo-fetal development and the prediction of potential risks associated with the use of medicines in pregnancy. A workshop organised by the Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA), "Predicting the Safety of Medicines in Pregnancy - a New Era?", was attended by delegates representing regulatory authorities, academia, industry, patients, funding bodies and software developers to consider how to improve the quality of and access to nonclinical developmental toxicity data and how to use this data to better predict the safety of medicines in human pregnancy. The workshop delegates concluded that based on comparative data to date alternative methodologies are currently no more predictive than conventional methods and not qualified for use in regulatory submissions. To advance the development and qualification of alternative methodologies, there is a requirement for better coordinated multidisciplinary cross-sector interactions coupled with data sharing. Furthermore, a better understanding of human developmental biology and the incorporation of this knowledge into the development of alternative methodologies is essential to enhance the prediction of adverse outcomes for human development. The output of the workshop was a series of recommendations aimed at supporting multidisciplinary efforts to develop and validate these alternative methodologies