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医疗器械和药品制造摘要：药物发现是生物医学研究的一个关键要素，其目标是发现和创造针对各种疾病的新医疗治疗方法。然而，传统的寻找新药的过程经常受到其内在困难的阻碍，例如昂贵的费用、漫长的持续时间以及患者试验的成功率低。最近，机器学习 (ML) 算法的结合已成为一种革命性的方法，可以简化和改进药物发现的不同阶段。本摘要介绍了使用机器学习算法进行药物发现这一快速发展的领域，强调了其改变治疗开发过程的潜力。发现药物的通常过程涉及多个阶段，例如确定目标、寻找先导化合物、进行临床前测试、进行临床试验以及获得监管部门批准。所有这些阶段都需要大量的劳动力、时间和资源，导致高流失率，并且在将潜在化合物转化为获批疗法方面成功率有限。尽管如此，研究人员可以通过使用 ML 算法来增强和加快药物发现过程的关键部分。 ML 算法利用数据来帮助药物发现，方法是利用计算模型检查大量生物、化学和临床数据。这些算法可以从各种类型的数据（例如基因组数据、化学结构、蛋白质相互作用和临床结果）中学习，以发现隐藏的模式、找到药物的新靶点并预测潜在治疗的有效性和安全性。此外，机器学习算法允许研究分子结构和生物效应之间的复杂联系，从而更容易创建具有更好有效性和特异性的改进候选药物。机器学习在药物研究中的重要用途包括寻找和确认靶点、筛选化合物和改进线索、重新利用药物以及为个人量身定制治疗方案。支持向量机和随机森林等监督学习算法通常用于分类和回归任务，可预测化合物活性、毒性和药代动力学特性。无监督学习算法中使用的聚类和降维技术有助于分析大量数据集并发现新的药物-靶点相互作用。卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型提供了分析分子结构、虚拟筛选和设计新药的高级能力。多个案例研究表明，机器学习算法可以显著影响药物研发。学术界、工业界和研究机构之间的合作促成了基于机器学习的药物开发、靶标识别和患者分类新方法的诞生。然而，在药物研发中广泛使用 ML 也伴随着一些挑战。在医疗保健领域，解决道德考量、监管障碍和数据隐私问题至关重要，以确保负责任且合乎道德地使用 ML 算法。
革命性的药物研发：利用机器……
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