Современные разработка и открытие лекарственных препаратов на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения

Открытие и совершенствование лекарственных средств можно рассматривать как важнейшее направление трансляционной науки, способствующее укреплению здоровья и повышению качества жизни людей. Однако разработка нового лекарственного препарата представляет собой чрезвычайно сложный, дорогостоящий и длительный процесс: обычно он требует около 2,6 млрд долларов США и в среднем занимает 12 лет. Поиск методов снижения затрат и ускорения открытия новых лекарственных средств обусловил интенсивное и целенаправленное обсуждение этих вопросов в фармацевтической промышленности. Применение искусственного интеллекта (ИИ), особенно методов глубокого обучения (ГО), стало возможным благодаря использованию структурированных больших данных, значительному повышению вычислительной мощности и развитию облачного хранения во всех областях. ИИ придал новый импульс компьютерному открытию лекарственных средств. Широкое внедрение машинного обучения (МО), особенно глубокого обучения, во многих научных дисциплинах, а также технологические усовершенствования вычислительного аппаратного и программного обеспечения поддерживают этот прогресс. Алгоритмы машинного обучения широко применяются для компьютерного открытия лекарственных средств. Методы глубокого обучения, такие как искусственные нейронные сети (ИНС), включающие несколько скрытых вычислительных слоёв, в последнее время переживают новый подъём благодаря способности автоматически извлекать признаки из входных данных и выявлять нелинейные взаимосвязи между входами и выходами. Эти особенности методов глубокого обучения расширяют возможности классических методов машинного обучения, основанных на молекулярных дескрипторах, разработанных человеком. Значительная часть первоначальной настороженности относительно применения ИИ в фармацевтических исследованиях начала ослабевать, что способствует развитию медицинской химии. Ожидается, что ИИ в сочетании с современными экспериментальными технологиями придаст новый импульс поиску новых и усовершенствованных лекарственных средств, сделав его более быстрым, экономичным и эффективным. Методы, основанные на глубоком обучении, лишь недавно начали применяться для решения ряда фундаментальных задач открытия лекарственных средств. Многие технологии...