ligand_designer_homelab.py

import numpy as np
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem, Draw
import torch
import torch.nn as nn
from Bio.PDB import *
import prody
import MDAnalysis as mda
from scipy.optimize import minimize
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

class LigandModelingSystem:
    def __init__(self, receptor_path):
        """
        Inicjalizacja systemu modelowania ligandów.
        
        Parameters:
        -----------
        receptor_path : str
            Ścieżka do pliku PDB receptora
        """
        # Inicjalizacja komponentów
        self.binding_site_analyzer = BindingSiteAnalyzer(receptor_path)
        self.energy_calculator = BindingEnergyCalculator()
        self.conformer_generator = ConformerGenerator()
        self.pharmacophore_model = PharmacophoreModel()
        self.ml_predictor = MLPredictor()
        
    def design_ligand(self, initial_scaffold=None, constraints=None):
        """
        Główna funkcja projektowania ligandu.
        
        Parameters:
        -----------
        initial_scaffold : rdkit.Chem.Mol, optional
            Początkowa struktura do optymalizacji
        constraints : dict
            Ograniczenia projektowe (np. masa molekularna, logP)
        """
        # 1. Analiza miejsca wiążącego
        binding_site_properties = self.binding_site_analyzer.analyze_binding_pocket()
        
        # 2. Generowanie farmakoforu
        pharmacophore = self.pharmacophore_model.generate_from_binding_site(
            binding_site_properties
        )
        
        # 3. Generowanie lub optymalizacja ligandu
        if initial_scaffold:
            ligand = self._optimize_scaffold(initial_scaffold, pharmacophore)
        else:
            ligand = self._generate_new_ligand(pharmacophore)
        
        # 4. Optymalizacja konformacji
        optimized_ligand = self._optimize_conformation(ligand)
        
        # 5. Ocena końcowa
        final_assessment = self._evaluate_ligand(optimized_ligand)
        
        return optimized_ligand, final_assessment

class ConformerGenerator:
    """
    Generator konformacji ligandu uwzględniający ograniczenia przestrzenne
    miejsca wiążącego.
    """
    def __init__(self, max_conformers=100, energy_window=10.0):
        self.max_conformers = max_conformers
        self.energy_window = energy_window
        
    def generate_conformers(self, mol, binding_site_shape):
        """
        Generowanie konformacji dopasowanych do kształtu miejsca wiążącego.
        """
        # Generowanie wstępnego zbioru konformacji
        conformers = self._generate_initial_conformers(mol)
        
        # Filtrowanie po kształcie
        filtered_conformers = self._filter_by_shape(conformers, binding_site_shape)
        
        # Klastrowanie podobnych konformacji
        unique_conformers = self._cluster_conformers(filtered_conformers)
        
        return unique_conformers

class PharmacophoreModel:
    """
    Model farmakoforu oparty na właściwościach miejsca wiążącego.
    """
    def __init__(self):
        self.features = {
            'hydrophobic': [],
            'hbond_donor': [],
            'hbond_acceptor': [],
            'positive': [],
            'negative': [],
            'aromatic': []
        }
        
    def generate_from_binding_site(self, binding_site_properties):
        """
        Generowanie modelu farmakoforu na podstawie właściwości
        miejsca wiążącego.
        """
        # Identyfikacja kluczowych punktów farmakoforu
        self._identify_pharmacophore_points(binding_site_properties)
        
        # Określenie odległości między punktami
        self._calculate_spatial_relationships()
        
        # Określenie tolerancji dla każdego punktu
        self._define_feature_tolerances()
        
        return self.features
        
    def match_molecule(self, mol):
        """
        Sprawdzenie dopasowania cząsteczki do modelu farmakoforu.
        """
        score = self._calculate_pharmacophore_match(mol)
        return score

class MLPredictor:
    """
    Przewidywanie właściwości ligandów przy użyciu uczenia maszynowego.
    """
    def __init__(self):
        self.binding_predictor = self._create_binding_predictor()
        self.property_predictor = self._create_property_predictor()
        
    def predict_binding(self, ligand_features):
        """
        Przewidywanie powinowactwa wiązania.
        """
        return self.binding_predictor.predict(ligand_features)
    
    def predict_properties(self, molecule):
        """
        Przewidywanie właściwości fizykochemicznych.
        """
        return self.property_predictor.predict(self._calculate_descriptors(molecule))

class OptimizationEngine:
    """
    Silnik optymalizacji struktury ligandu.
    """
    def __init__(self, scoring_function):
        self.scoring_function = scoring_function
        
    def optimize_structure(self, initial_structure, constraints):
        """
        Optymalizacja struktury z uwzględnieniem ograniczeń.
        """
        # Definicja funkcji celu
        def objective(x):
            structure = self._decode_structure(x)
            if not self._check_constraints(structure, constraints):
                return float('inf')
            return -self.scoring_function(structure)
        
        # Optymalizacja
        result = minimize(
            objective,
            self._encode_structure(initial_structure),
            method='L-BFGS-B',
            constraints=self._prepare_constraints(constraints)
        )
        
        return self._decode_structure(result.x)

class ValidationModule:
    """
    Moduł walidacji zaprojektowanych ligandów.
    """
    def __init__(self):
        self.property_validator = self._init_property_validator()
        self.structure_validator = self._init_structure_validator()
        
    def validate_ligand(self, ligand):
        """
        Kompleksowa walidacja ligandu.
        """
        validation_results = {
            'chemical_validity': self._check_chemical_validity(ligand),
            'property_compliance': self._check_properties(ligand),
            'structural_integrity': self._check_structure(ligand),
            'synthetic_accessibility': self._estimate_synthetic_accessibility(ligand)
        }
        
        recommendations = self._generate_recommendations(validation_results)
        
        return validation_results, recommendations

    def _check_chemical_validity(self, ligand):
        """
        Sprawdzenie poprawności chemicznej struktury.
        """
        return {
            'valence_check': self._verify_valence(ligand),
            'ring_strain': self._calculate_ring_strain(ligand),
            'stereochemistry': self._validate_stereochemistry(ligand)
        }