logo
calendar30 октябр 2024
view2
Asosiy til:Rus

МИРОВОЙ ТРЕНД ЦИФРОВИЗАЦИИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ - КОМПЬЮТЕРНАЯ РАЗРАБОТКА ЛЕКАРСТВ И РОБОТИЗАЦИЯ

Fan yo'nalishi:
pdf

67220cf005e00.pdf

PDF

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
В данной статье представлен новейший (2022-2024 гг.) взгляд на проблемы фармакологии и фармацевтической отрасли, в которых искусственный интеллект сыграл ключевую роль в открытии лекарств и улучшении технологий. Несмотря на большие успехи, достигнутые в обработке и анализе биологических и фармакологических данных, необходимо отойти от парадигмы "одно лекарство/одна мишень", которая пока остается основой исследований лекарственных средств. Такой переход невозможно реализовать без внедрения новых математических, компьютерных технологий, которые могут дать фармацевтическим компаниям шанс, который выпадает раз в столетие, но только в том случае, если они научатся решать и масштабировать уникальные задачи отрасли, имея в виду перспективы её роботизации

MUALIFLAR

Teglar

# искусственный интеллект# большие данные# полифармакология# мультимодальное молекулярное мод

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

Foydalanilgan adabiyotlar

Karina Martinez-Mayorga, Abraham Madariaga-Mazon, José L. Medina-Franco Gerald MaggioraThe impact of chemoinformatics on drug discovery in the pharmaceutical industry Expert Opinion on Drug Discovery, 15:3, 293-306, https://doi.org/10.1080/17460441.2020.1696307

Lo Y-C, Rensi SE, Torng W, et al. Machine learning in chemoinformatics and drug discovery. Drug Discov Today. 2018;23 (8):1538–1546

Kristina Edfeldt, Aled M. Edwards, Ola Engkvist, Judith Günther, Matthew Hartley et all A data science roadmap for open science organizations engaged in early-stage drug discovery Nature Communications | (2024) 15:5640 https://doi.org/10.1038/s41467-024-49777-x

Carter, A. J. et al. Target 2035: probing the human proteome. Drug Discov. Today 24, 2111–2115 (2019).

For chemists, the AI revolution has yet to happen. Nature 617,438 (2023).

Mammoliti, A. et al. Orchestrating and sharing large multimodal data for transparent and reproducible research. Nat. Commun. 12,5797 (2021).

Guinney, J. & Saez-Rodriguez, J. Alternative models for sharing confidential biomedical data. Nat. Biotechnol. 36, 391–392 (2018)

Goodfellow, I. J., Shlens, J. & Szegedy, C. Explaining and Harnessing Adversarial Examples. Preprint at (2014) https://doi.org/10.48550/ARXIV.1412.6572

A. Rollins, Alan C. Cheng, Essam Metwally MolPROP: Molecular Property prediction with multimodal language and graph fusion Journal of Cheminformatics (2024) 16:56 https://doi.org/10.1186/s13321-024-00846-9

Ahmad W, Simon E, Chithrananda S, Grand G, Ramsundar B (2022) Chem-BERTa-2: towards chemical foundation models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.01712

Kipf TN, Welling M (2017) Semi-supervised classification with graph convolutional networks. arXiv. https://arxiv. org/ abs/ 1609. 02907

sBrody S, Alon U, Yahav E (2022) How attentive are graph attention networks? arXiv. https://arxiv.org/abs/2105.14491

Wu Z, Ramsundar B, Feinberg EN, Gomes J, Geniesse C, Pappu AS, Leswing K, Pande V (2018) MoleculeNet: a benchmark for molecular machine learning. Chem Sci 9(2):513–530. https://doi.org/10.1039/C7SC02664A

Falkner S, Klein A, Hutter F (2018) BOHB: robust and efficient hyperparameter optimization at scale. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv. 1807.01774

Yang K, Swanson K, Jin W, Coley C, Eiden P, Gao H, Guzman-Perez A, Hopper T, Kelley B, Mathea M, Palmer A, Settels V, Jaakkola T, Jensen K, Barzilay R (2019) Analyzing learned molecular representations for property prediction.J Chem Inform Model 59(8):3370–3388. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b002 37

Wang Y, Wang J, Cao Z, Barati Farimani A (2022) Molecular contrastive learning of representations via graph neural networks. Nat Mach Intell 4(3):279–287. https://doi.org/10.1038/s42256-022-00447-x

David Weininger. 1988. SMILES, a chemical language and information system. 1.Introduction to methodology and encoding rules. Journal of chemical information and computer sciences 28, 1 (1988), 31–36.

public

SLIB.uz — O'zbekiston ilmiy jurnallari va maqolalar yagona tizimda ilmiy nashirlarni bir joyda ko'rish, izlash va ulardan foydalanish imkonini beruvchi zamonaviy platforma.

Ijtimoiy tarmoqlarda
instagramtelegramyoutubefacebook

Bog'lanish uchun

Manzil:Chilonzor tumani Qatortol ko'chasi 60B

Tel:+998(55)511-44-00

Savol-javob va takliflar uchun

© 2026 Barcha huquqlar himoyalangan.