利用机器学习用于合理的药物设计
Sandhya Chaudhary1, Kalpana Rahate1, Shuchita Mishra1
1Department of Pharmacy, School of Medical and Allied Sciences, Galgotias University, Greater Noida, Uttar Pradesh, India.
机器学习和人工智能 (AI) 正在通过克服传统挑战,彻底改变药物发现. 这些技术优化了药物开发,加速了创建新疗法的速度.
科学领域:
- 生物医学研究生物医学研究
- 计算化学计算化学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 传统药物发现面临重大障碍,包括高成本,漫长的开发时间表和低临床试验成功率.
- 计算工具对于简化研究和创建新药的过程越来越重要.
- 人工智能 (AI) 代表了制药研究的范式转变,将先进的计算技术与科学调查相结合.
研究的目的:
- 为快速发展的机器学习算法在药物发现领域提供概述.
- 突出AI在加速治疗开发方面的革命性潜力.
- 阐明AI在药物发现管道的各个阶段的多样化应用.
主要方法:
- 对应于药物发现的机器学习算法的审查.
- 集成分子建模和机器学习用于计算资源设计.
- 使用AlphaSpace针对蛋白质-蛋白质相互作用的以口袋为中心的设计策略的应用.
主要成果:
- 机器学习算法提供了一种突破性的方法来增强和优化药物开发的多个阶段.
- 人工智能在药物发现中的整合通过将计算能力与科学专业知识相结合来解决长期存在的挑战.
- 为了设计有针对性的调制器,已经开发了结合分子建模和人工智能的特定方法.
结论:
- 人工智能和机器学习正在改变药物发现,为传统的局限性提供解决方案.
- 这些计算方法有望加速创新医疗治疗的发展.
- 审查的方法表明,人工智能有可能对制药研究和开发产生重大影响.
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