机器学习对药物配方科学的日益增长的影响
Zeqing Bao1, Steven Huynh2, Frantz Le Devedec1
1Acceleration Consortium, University of Toronto, Toronto, ON M5S 3H6, Canada.
机器学习 (ML) 正在通过实现数据驱动的开发来彻底改变药物配方. 这次审查强调了ML的ML.
科学领域:
- 药物配方科学 药物配方科学
- 制药发展 制药发展
- 计算化学是一种计算化学.
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在药物配方中越来越多地被采用,以实现高效的数据驱动策略.
- 机器学习工具在预制研究和配方优化方面表现有前途.
- 先进的数据收集和机器学习技术正在推动该领域的创新.
研究的目的:
- 审查过去十年在ML驱动药物输送方面的突破.
- 确定药物配方ML中的关键趋势,核心应用和新兴技术.
- 为了说明实际实施和ML在药物交付中的不断变化的格局.
主要方法:
- 系统审查过去10年出版的相关科学文献.
- 分析用于制药的机器学习中的关键趋势,应用和技术.
- 突出代表性研究以展示实际实施.
主要成果:
- 确定ML在药物配方中的重大进展和核心应用.
- 概述新兴的ML技术及其对药物输送创新的影响.
- 展示了ML的扩展范围,从预制到优化.
结论:
- 机器学习是现代药物配方科学中的变革性技术.
- 未来的方向包括将ML与监管开放,有机模型和实验自动化集成在一起.
- 持续的ML研究和应用将加速高效和数据驱动的药物开发.
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