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利用细胞成像和机器学习方法发现药物
随着新分子实体 (NME) 注册数量一度下降，药物发现的模式正在发生转变——正如 Eroom 定律所表达的那样，该定律指出，在过去 60 年里，无论技术如何进步，将新疗法推向市场的成本都变得越来越高，速度也越来越慢。1 从过去十年 FDA NME 批准的情况来看，人类疾病的更好分层、使用更具预测性的模型系统进行化合物筛选和分析的智能实验设计以及改进的计算生物学的帮助正在帮助规避 Eroom 定律。2 这也是为什么新兴创业公司、工业界、学术界和制药公司正在大力探索和投资计算和数字生物学的原因。
加速生物发现的人工智能助手
Ringel, Michael S. 等人。《打破 Eroom 定律》。《自然》评论。药物发现 (2020)。Wouters 等人。《2009-2018 年将新药推向市场所需的研发投资估算》。《JAMA》（2020 年）