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使用AI
RENS DIMMENDAAL和BANJONG RAKSAPHAKDEE /药物（翻转） /由CC-BY 4.0许可，开发新药来治疗疾病，通常是一个缓慢而昂贵的过程。但是，滑铁卢大学的一组研究人员使用机器学习来加快开发时间。滑铁卢研究小组创建了“图像”，这是一种生成的[…]
来源:ΑΙhubRENS DIMMENDAAL和BANJONG RAKSAPHAKDEE / MEDICINES（翻转） /由CC-BY 4.0 < / div>许可
rens dimmendaal banjong raksaphakdee 药物（翻转） 由CC-BY 4.0开发用于治疗疾病的新药通常是一个缓慢而昂贵的过程。但是，滑铁卢大学的一组研究人员使用机器学习来加快开发时间。
滑铁卢研究团队创建了“成像”，这是一种生成人工智能模型，评估了有关潜在药物的现有信息，然后建议其潜在特性。 Imagand经过培训并针对现有药物数据进行了测试，成功地预测了已经在实验室研究中已独立验证的不同药物的重要特性，证明了AI的准确性。
传统上，将成功的候选药物带入市场可能会花费20亿美元至30亿美元，并且需要十年来完成。生成的AI是通过利用各个地区的大量药物数据来改变药物发现的。
该研究的图像显示了单一药物的药代动力学（PK）性能对之间的相关性。每种药物都有其独特的化学特征和一组PK性质值。该图的目的是显示实际报告的PK性能对与研究人员模型产生的PK性质相关的分布相似性。这很重要的是要证明该工具有助于指导和降低大型体外测定和研究的成本以加速临床前药物发现。
“开发新药时，有大量可能的化学物质和蛋白质可以进行研究，这使得发现药物非常昂贵，因为您必须测试数百万个具有数千个不同靶标的分子。 “我们正在弄清AI可以使这种更快更便宜的方法。”
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