Komorebi AI

IA para acelerar y reducir el coste de desarrollo de fármacos

Molecular Diversity, 2021

Resumen

Esta revisión analiza la aplicación de herramientas de inteligencia artificial, en particular los enfoques bayesianos, para agilizar el largo y costoso proceso de desarrollo de nuevos fármacos.

Al ayudar en tareas como la identificación de dianas moleculares y la predicción de objetivos como ADME-Tox, los modelos de aprendizaje automático se utilizan en todas las etapas, desde la investigación básica hasta la poscomercialización.

Esta revisión pretende tender un puente entre químicos y matemáticos, centrándose en el modelado molecular y las aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones, a menudo pasadas por alto en investigaciones similares.

Agilizar el proceso de desarrollo de fármacos mediante enfoques bayesianos en Inteligencia Artificial

¿Dónde se aplica?

El uso de enfoques bayesianos es aplicable a todo el proceso de desarrollo de fármacos, desde la investigación básica para el descubrimiento de fármacos, la fase preclínica, la fase clínica e incluso la fase posterior a la comercialización.

Se puede utilizar para identificar dianas moleculares, buscar compuestos certeros y de primera línea, sintetizar compuestos similares a fármacos, predecir el ADME-Tox y apoyar los procesos de toma de decisiones.
AI in drug development: a multidisciplinary perspective

¿Por qué es importante?

El aprendizaje automático puede agilizar y reducir significativamente el coste del proceso, que tradicionalmente es largo y costoso. En concreto, el uso de enfoques bayesianos contribuye a mejorar la toma de decisiones y el modelado molecular, lo que puede dar lugar a fármacos más eficaces y seguros.

Además, un mejor entendimiento entre químicos y matemáticos puede mejorar la colaboración y la integración de la IA en el proceso de desarrollo de fármacos.

IA en el desarrollo de medicamentos: una perspectiva multidisciplinaria

Molecular Diversity, 2021

AI in drug development: a multidisciplinary perspective

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