人工智能 (AI) 技术是目前 制药行业最具颠覆性的趋势 。在过去的一年里，我们广泛报道了这些智能技术对传统药物发现和开发过程的影响。
我们描述了人工智能和机器学习 (ML) 技术如何成为 药物发现和开发的 核心组成部分、它们如何呈指数级扩展和自动化 药物发现和开发的潜力、它们如何 扩大药物研究范围 （即使在罕见疾病等数据稀缺的专业领域也是如此），以及 基于知识图谱的药物发现 如何改变一系列药物发现和开发任务。
AI/ML 技术可以彻底改变 药物发现和开发过程的每个阶段 ，从研究到临床试验。今天，我们将深入探讨这些技术在药物开发过程的两个基础阶段（早期药物发现和临床前开发）中的变革可能性。
早期药物发现和临床前开发
早期药物发现和临床前开发是一个复杂的过程，从根本上决定了下游开发项目的生产力和价值。因此，即使在这些早期阶段，准确性和效率的逐步提高也可以显著改善整个药物开发价值链。
早期药物研发中的人工智能/机器 伯利兹手机数据 学习
早期小分子药物发现过程涉及范围广泛，包括靶标识别、命中识别、先导化合物识别、先导化合物优化，最后进入临床前开发。目前，这一耗时且资源密集的过程严重依赖于转化方法和假设。在药物开发过程中，如果引入假设（尤其是那些由于缺乏数据而无法验证的假设），在没有准确的人体反应证据的情况下推进 NME，则会增加后期失败的风险。即使是截然不同的大分子或生物制剂开发过程，也是从准确定义最有希望的靶标开始的。因此，AI/ML 方法可以在加速开发过程中发挥关键作用。