利用人工智能和量子计算彻底改变药物发现和批准过程:原体毒性的案例

科学领域:

• 计算化学和药理学计算化学和药理学
• 药物的发现和开发.
• 生物信息学和计算生物学

背景情况:

• 传统的药物发现是耗时且昂贵的,涉及广泛的实验室和动物试验.
• 像人工智能 (AI) 和量子计算这样的新兴技术为制药研究提供了新的方法.
• 计算方法的整合,或in silico研究,对于现代化药物开发至关重要.

研究的目的:

• 展示数字计算机,人工智能和量子计算的计算模型如何优化药物发现和批准.
• 突出这些技术的潜力,以减少实验室实验,成本和药物开发的时间表.
• 讨论对监管过程和药物开发的未来的影响.

主要方法:

• 审查83个学术出版物和与制药制造商的采访.
• 人工智能用于计算数据分析的应用,包括对原蛋白的毒性预测作为一个案例.
• 利用模拟,合成数据生成和药物发现数据增强等in silico方法.

主要成果:

• 计算模型可以显著减少对体外和体内实验的需求.
• 人工智能和量子计算可以加快潜在药物候选者的识别和评估.
• 在 silico 数据生成和分析是有效选化合物库和模拟生物相互作用的关键.

结论:

• 人工智能和量子计算即将彻底改变药物发现和批准过程.
• 计算机辅助药物开发,在形数据的支持下,提供了更具成本效益和时间效率的方法.
• 监管机构必须适应并整合这些先进的计算方法,以简化药物开发和进入市场.