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摘要简介：药物重新利用提供了一种具有成本效益的策略，以重新使用批准的新医疗指示药物。已经开发了几种机器学习（ML）和人工智能（AI）方法，用于系统地识别基于大数据资源的药物重新利用潜在客户，因此通过计算方式进一步加速并降低了药物开发过程的风险。所涵盖的领域：作者专注于使用公开可用数据库和信息资源的监督ML和AI方法。虽然大多数示例申请都在抗癌药物疗法领域，但所审查的方法和资源也广泛适用于其他指示，包括COVID-19治疗。特别重点是使用综合目标活动曲线，通过扩展药物的目标概况以包括具有治疗性潜力的新指示潜力的有效的脱靶方法，从而实现了系统的重新利用过程。专家意见：临床患者数据的稀缺性和当前对遗传畸变作为主要药物靶标的关注可能会限制仅依赖基于基因组学信息的抗癌药物重新利用方法的性能。暴露于大量靶向疗法的癌症患者细胞的功能测试及其组合为组织感知的AI方法提供了重新利用信息的额外来源。
癌症中的人工智能，机器学习和药物再利用
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