КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер проекта 24-73-00006

НазваниеАлгоритмы машинного обучения для точного предсказания спектральных свойств BODIPY люминофоров

Руководитель Ксенофонтов Александр Андреевич, Кандидат химических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт химии растворов им. Г.А. Крестова Российской академии наук , Ивановская обл

Конкурс №97 - Конкурс 2024 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 03 - Химия и науки о материалах; 03-505 - Строение молекул и молекулярная спектроскопия

Ключевые слова мультимодальный искусственный интеллект, машинное обучение, дипиррометенаты бора(III) (BODIPY), квантовый выход флуоресценции, время жизни, генерация синглетного кислорода, флуоресценция

Код ГРНТИ31.15.00

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Почему из всего многообразия соединений в химическом пространстве мы ограничиваемся только дипиррометенатами бора(III) (BODIPY)? В действительности ответ на этот вопрос скрывается в изящности молекулярной структуры BODIPY, которая характеризуется достаточной легкостью модификации для придания соединению различных практически значимых свойств [10.1016/j.ccr.2022.214684]. Например, введение арильных заместителей по периферии BODIPY ядра приводит к смещению максимумов полос поглощения и испускания BODIPY в красную область спектра, что позволяет их использовать в области «фототерапевтического окна» [10.1016/j.ccr.2020.213462, 10.1039/d0ob00790k]. А введение атомов галогенов в структуру BODIPY делает эти соединения перспективными фотосенсибилизаторами для антибактериальной ФДТ или фотодинамической терапии рака из-за возможности генерировать активные формы кислорода [10.1039/d1sc00732g, 10.1039/C9OB02170A]. Более того, соединения класса BODIPY характеризуются интенсивными люминесцентными свойствами, превосходящими в разы свойства многих из известных классов люминофоров, что дает возможность использовать их “из пробирки” в качестве флуоресцентных маркеров и сенсоров в различных областях аналитической химии, биохимии и медицины. Однако, для создания BODIPY красителей с заданными свойствами, как правило, требуется проведение материалоемких и затратных по времени исследований специалистов химиков-синтетиков. В этой связи актуальным становится создание in silico инструментов, позволяющих заметно рационализировать этапы проектирования и синтеза структур дипиррометеновых люминофоров за счет моделирования их свойств. Для этих целей могут быть использованы методы вычислительной химии. В рамках данного проекта будет разработан алгоритм (в том числе на основе мультимодального подхода) для предсказания важнейших спектральных характеристик (таких как структура, тип и природа спектров поглощения и испускания, значения молярных коэффициентов поглощения в максимумах характеристических полос, время жизни и квантовый выход люминесценции, фотостабильность) молекул класса BODIPY. Более того, разработанный алгоритм, основываясь на структуре BODIPY и его свойствах, будет способен давать исследователям рекомендации по востребованности данных и структурно родственных соединений в конкретной практической области.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---