法医毒理学的机器学习:生物分析,ADME和毒动力学中的概念,应用和挑战
Katharina Elisabeth Grafinger1, Wolfgang Weinmann1, Daniel Pasin2
1Institute of Forensic Medicine Bern, Forensic Toxicology and Chemistry, University of Bern, Murtenstrasse 26, Bern, Switzerland.
机器学习 (ML) 帮助法医毒理学分析复杂的药物数据,克服新精神活性物质 (NPS) 的挑战. 然而,创建强大的ML模型需要高质量,广泛的数据集和跨学科的专业知识.
科学领域:
- 法医毒理学 法医毒理学
- 分析化学 分析化学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 法医毒理学分析生物样本中的药物和化学物质,使用染色学和质谱学.
- 该领域面临新兴新型精神活性物质 (NPS) 和复杂数据生成的挑战.
研究的目的:
- 审查机器学习 (ML) 在法医毒理学的应用.
- 突出ML在生物分析,代谢学和毒性动力学中的作用.
- 讨论有效实施ML的挑战和要求.
主要方法:
- 审查现有的关于机器学习在法医毒理学中的应用文献.
- 讨论分析技术,如色谱学和质谱学.
- 探索数据挑战,包括数据集大小和质量.
主要成果:
- 机器学习算法越来越多地用于解决法医毒理学中的分析挑战.
- 机器学习有助于分析由复杂的分析方法和新标记产生的庞大的数据集.
- 关键的局限性包括需要大量高质量的数据集和跨学科合作.
结论:
- 机器学习为推进法医毒理学提供了巨大的潜力.
- 克服数据限制和促进跨学科合作对于成功实施机器学习至关重要.
- 机器学习集成需要在分析化学,生物化学,药理学和数据科学方面的专业知识.
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