人工智能在药物设计和开发中的最新发展,应用和专利

科学领域:

• 计算化学计算化学
• 药理学 药理学是指药理学的学科.
• 药物发现 药物发现 药物发现

背景情况:

• 药物设计面临重大障碍,包括高成本,漫长的流程和高失败率.
• 来自基因组学,蛋白质组学和临床试验的复杂数据集对传统药物发现构成挑战.
• 不断上升的开发成本和复杂的疾病生物学需要在药物领域的创新解决方案.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 在药物设计和开发中的整合和影响.
• 突出AI和机器学习 (ML) 如何应对制药行业的关键挑战.
• 在现代药物发现中探索人工智能驱动的工具,算法和专利.

主要方法:

• 使用人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术.
• 在各种药物设计方法中应用DL算法和人工神经网络 (ANN).
• 审查现有的文献,专利和数据挖掘策略,用于药物设计中的AI.

主要成果:

• 人工智能,ML和DL显著提高了药物发现的效率,精度和成功率.
• 这些技术应用于各种领域,包括虚拟查,毒性预测和药物重新定位.
• 专利证明了人工智能在制药开发中的日益增长的商业兴趣和应用.

结论:

• 人工智能和DL为开发有效药物提供了有希望的途径,有利于人类健康.
• 该审查提供了对人工智能工具和专利应用程序的见解,使其与之前的工作有所区别.
• 人工智能算法的持续进步有望加速新疗法的发现.