一种人工智能方法来产生跨越药物开发连续性的MIDD资产
Jeffrey S Barrett1, Rahul K Goyal2, Jogarao Gobburu2,3
1Aridhia Bioinformatics, 163 Bath Street, Glasgow, Scotland, G2 4SQ, UK. Jeff.barrett@aridhia.com.
人工智能和机器学习 (AI/ML) 通过整合各种内部和外部数据来增强基于模型的药物开发 (MIDD). 这种AI/ML方法改善了决策,优化了信息价值,并增加了对候选药物的安全性和有效性的信心.
科学领域:
- 药理计量学和计算生物学
- 药物开发和监管科学 药物开发和监管科学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 基于模型的药物开发 (MIDD) 传统上依赖于内部数据和结构模型进行决策.
- 目前的MIDD方法通常使用来自单个实验的离散模型,限制了整体疾病理解.
- 现有的数据集成和模型开发方法主要局限于公司内部数据存储.
研究的目的:
- 探索基于AI/ML的方法的潜力,以增强模型信息化药物开发 (MIDD).
- 展示AI/ML如何利用各种数据源,包括外部数据,以提高药物开发中的预测价值.
- 突出AI/ML方法论与传统建模相辅相成的作用,以实现更强大的决策.
主要方法:
- 开发和应用AI/ML算法来整合各种临床前和临床数据.
- 利用内部 (公司内部) 和外部数据源来为模型开发提供信息.
- 使用AI计算平台来促进基于AI/ML的MIDD流程.
主要成果:
- 基于AI/ML的MIDD通过结合更广泛的数据集,包括外部数据,证明了增强的预测价值.
- 人工智能/ML方法补充了传统的建模,使决策更加准确.
- 早期的试点研究表明,AI/ML有潜力优化信息价值并增加对候选药物的信心.
结论:
- 基于AI/ML的MIDD有可能改变监管科学和药物开发范式.
- 需要更广泛的采用和监管支持来进一步完善和验证这种AI/ML方法.
- 这种方法可以通过优化信息价值显著提高对候选药物的安全性和有效性的信心.
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