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从大规模泛素化中发现合成致死相互作用
癌症疗法的发展受到合适药物靶点的限制。可以根据合成致死率 (SL) 的概念来识别潜在的候选药物靶点，SL 指的是基因对，对于这些基因对来说，单独一个基因的畸变不会致命，但畸变同时发生则会对细胞造成致命影响。在这里，我们介绍了 SLIdR（R 中的合成致死率识别），这是一个用于从大规模扰动筛选中识别 SL 对的统计框架。即使样本量很小，SLIdR 也能成功预测 SL 对，同时最大限度地减少假阳性靶点的数量。我们将 SLIdR 应用于 Project DRIVE 数据，并找到已建立和潜在的泛癌症和癌症类型特异性 SL 对，这与文献和药物反应筛选数据的结果一致。我们通过实验验证了肝细胞癌中预测的两种 SL 相互作用（ARID1A-TEAD1 和 AXIN1-URI1），从而证实了 SLIdR 识别潜在药物靶点的能力。
人工智能药物研发概况
报告。虽然大型制药公司投入大量资金招募人工智能专家，但其中大多数仍被大型科技公司收购（谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等）。然而，越来越多的专门面向数据科学和人工智能应用的大学课程和课程预计将在未来几年在一定程度上解决这一问题。2. 缺乏可用的高质量数据仍然是释放深度学习技术全部潜力的挑战。许多变体
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
科技在国民经济复苏中的作用...
造纸、化工产品和树木 - 营养标准要求 食品技术计划 陶瓷研究、开发计划 能源研究计划 工业发酵计划 金属研究 8 开发计划 住房金属材料研究计划 食品管理研究 药物研究 聚合物研究 8k 开发计划； : 家具、器皿包装 R _O 营养评估监测资源回收研究测试材料评估 _-、_ 。森林产品研究、发现计划计划测试材料生产计划和其他。文件 食品比较（关于和质量） 有机化学研究计划 人力开发和安装 计划研究计划 能源研究计划建设计划 N STA - 注册技术开发 医学发展营养研究 工程研究 计划国际 计划 计划 技术转让 商业 - 人力资源开发 人力资源国际干预政策规划 研究计划 S _ T 人力发展 I_ 国际联系 营养沟通 BIE 教育机构建设计划 国家食品加工计划 国际联系 SI _ T 人力活动 Ek 机构建设计划 本地 _ 国际联系
2023 年第三季度药物发现中的人工智能
自 2015 年以来，对 AI 驱动的制药公司的投资率大幅上升。在过去 9 年中，对 800 家公司的年度投资额增长了 27 倍（截至 2023 年 8 月，总额达到 603 亿美元）。增长最快的是 2021 年，达到 136.8 亿美元。这可能表明 COVID-19 是这一快速增长的催化剂。但由于全球经济衰退，2022 年药物发现公司对 AI 的投资并没有像前几年那样增长（2022 年为 102 亿美元，而 2021 年为 136.8 亿美元）。2023 年，药物开发公司对 AI 的总投资达到 603 亿美元。
量子机器学习：彻底改变药物发现
药物发现的每个阶段。其应用包括靶标识别、分子对接、药代动力学预测、毒性评估和加速药物筛选。这些发现的意义在于有望加快、经济高效且有针对性的药物开发。量子计算和机器学习的结合为精准医疗开辟了新领域，并有可能重塑制药业格局。本文深入探讨了 QML 在药物发现中实施的基本原理、实际案例研究和道德考虑，阐明了其彻底改变该领域和改善患者治疗效果的潜力。
从发现到乳腺癌的临床应用
乳腺癌（BC）脱颖而出，是全球女性发病率和死亡率最高的癌症，其发病率目前正在上升。提高乳腺癌诊断和治疗的效率至关重要，因为它可以有效地减轻疾病负担。循环肿瘤DNA（CTDNA）源自肿瘤细胞的释放，在乳腺癌的发生，发育和转移中起关键作用。近年来，高通量分析技术的广泛应用使CTDNA成为早期癌症检测，监测最小残留疾病，早期复发监测以及预测治疗结果的有前途的生物标志物。基于CTDNA的方法可以有效地弥补传统筛查和监测方法的缺点，这些方法无法为乳腺癌诊断和治疗提供实时信息和前瞻性指导。本综述总结了ctDNA在乳腺癌各个方面的应用，包括筛查，诊断，预后，治疗和随访。它突出了该领域的当前研究状态，并强调了基于CTDNA的方法的未来大规模临床应用的潜力。
药物研发中的量子机器学习
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明，但 QML 面临着技术挑战，需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之，QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径，有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
