探索人工智能及其对制药科学的影响:洞察技术与传统相遇的视野

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.
• 药物发现 药物发现

背景情况:

• 计算和高通量选方面的技术进步使人工智能 (AI) 在药物发现中的应用成为可能.
• 人工智能平台可以解释分子结构并识别关系,促进新药分子和标的发现.
• 早期预测生物活性,ADME特性和毒性可以减少药物开发管道中的晚期失败和成本.

研究的目的:

• 审查各种人工智能和机器学习 (ML) 技术及其在制药行业的应用.
• 提供对最先进的AI/ML框架及其在药物发现和开发中的实用性的全面分析.
• 突出AI/ML在制药应用中的挑战和未来方向.

主要方法:

• 审查与药物发现相关的AI和ML技术.
• 分析人工智能应用在关键领域,如目标识别,击中到的优化和药物受体相互作用.
• 制药行业的人工智能初创企业的汇编.

主要成果:

• 人工智能/ML技术广泛应用于分子目标识别,击中识别和优化.
• 人工智能有助于分析药物受体相互作用,药物重定位,多药学和合成可访问性.
• 人工智能有助于改善临床试验设计和制药开发过程.

结论:

• 人工智能和机器学习为提高药物发现和开发的效率,速度和成本效益提供了巨大的潜力.
• 解决AI/ML实施当前的挑战对于实现其在制药行业的全部潜力至关重要.
• 该审查提供了对当前AI/ML应用和制药创新的未来前景的见解.