预测优势:药物产品开发中的建模和模拟.
Sanjay Konagurthu1, Dineli T S Ranathunga1, Stephanie Buchanan1
1Thermo Fisher Scientific, 62925 NE 18th Street, Bend, OR 97701, USA.
预测模型和人工智能 (AI) 加快了药物开发. 这些计算工具增强了决策,提高了药物性能和从发现到商业化成功率.
科学领域:
- 药理学和制药科学 药理学和制药科学
- 计算生物学 计算生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 药物开发是一个复杂,昂贵和耗时的过程,其成功率在历史上很低.
- 传统的试错方法是低效的,需要先进的方法.
- 预测模型和模拟正在成为降低风险和加速药物开发的关键工具.
研究的目的:
- 在药物产品开发中审查in silico预测建模和模拟技术.
- 强调人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在这些过程中的作用.
- 突出药物输送,配方和制造中的应用.
主要方法:
- 关于in silico预测建模和模拟技术的当前文献的综述.
- 专注于AI和ML算法用于数据分析和预测模型开发.
- 检查整个药物开发管道中的应用,从发现到商业化.
主要成果:
- 在药物发现,输送和配方方面,越来越多地采用了in silico工具,特别是AI/ML.
- 这些方法使大数据集的快速分析能够进行增强的预测和优化.
- 人工智能/ML显著改善了药物开发中的分类,预测和优化.
结论:
- 预测模型和AI/ML正在通过提高效率和成功率来改变药物产品开发.
- 这些计算方法对于提高药物性能,可制造性,稳定性和安全性至关重要.
- 这些技术的广泛采用有望简化从临床开发到市场批准的过程.
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