Искусственный интеллект в разработке лекарственных средств: последние достижения и перспективы

Введение: Искусственный интеллект (ИИ) послужил основой для компьютерного проектирования лекарственных средств. Широкое внедрение машинного обучения, особенно глубокого обучения, в различных научных дисциплинах, а также достижения в области аппаратного и программного обеспечения вычислительных систем и другие факторы продолжают стимулировать это развитие. Значительная часть первоначального скептицизма относительно применения ИИ в фармацевтических исследованиях начала исчезать, что, в свою очередь, приносит пользу медицинской химии. Рассмотренные вопросы: Представлен обзор современного состояния ИИ в хемоинформатике. Обсуждаются количественные зависимости «структура–активность/свойство» и моделирование на основе структуры, молекулярный дизайн de novo и прогнозирование химического синтеза. Освещены преимущества и ограничения современных применений глубокого обучения, а также перспективы развития ИИ нового поколения для разработки лекарственных средств. Мнение экспертов: Подходы, основанные на глубоком обучении, лишь начали решать некоторые фундаментальные проблемы разработки лекарственных средств. Определённые методологические достижения, такие как модели с передачей сообщений, сети, сохраняющие пространственную симметрию, гибридный дизайн de novo и другие инновационные парадигмы машинного обучения, вероятно, станут повсеместно распространёнными и помогут решать некоторые из наиболее сложных задач. Открытый обмен данными и разработка моделей будут играть центральную роль в развитии разработки лекарственных средств с использованием ИИ.