专注于利用大数据和人工智能:从传统中医来源革命药物发现
Mingyu Li1, Jian Zhang1,2
1State Key Laboratory of Medical Genomics, National Research Center for Translational Medicine at Shanghai, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Shanghai China jian.zhang@sjtu.edu.cn.
人工智能 (AI) 建模加速了传统中医 (TCM) 的药物发现. 研究人员开发了TCMBank,一个全面的数据库,以整合TCM数据并简化AI驱动的药物开发.
科学领域:
- 计算化学是一种计算化学.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 和大数据正在彻底改变药物发现.
- 传统中医 (TCM) 提供了丰富的潜在候选药物来源.
- 将TCM数据集成到现代药物发现管道中仍然是一个挑战.
研究的目的:
- 建立一个全面的,系统的中国传统医学 (TCM) 数据中心资源.
- 促进人工智能 (AI) 在基于TCM的药物发现中的应用.
- 从TCM来源简化识别新药候选药物的过程.
主要方法:
- 开发和管理TCMBank,这是一个集成标准化TCM相关大数据的广泛数据库.
- 实施AI建模方法来分析TCM数据.
- 系统地组织TCM信息以提供可访问性和分析.
主要成果:
- 创建TCMBank,这是迄今为止TCM数据最广泛的中央资源.
- 使用TCMBank资源简化基于人工智能的药物发现过程的演示.
- 集成标准化大数据,用于对TCM化合物的增强分析.
结论:
- 从TCM,TCMBank为推进人工智能驱动的药物发现提供了一个基础资源.
- 大数据和人工智能的整合显著提高了从中医中识别新疗法的效率.
- 这项工作为现代药物发现铺平了道路,利用中国传统医学的巨大潜力.
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