تکنیک های هوش مصنوعی برای تسریع کشف دارو

فرآیند سنتی کشف و توسعه دارو، پروسه ای بسیار زمان بر، پرهزینه و با نرخ شکست بالا است که معمولا بیش از یک دهه زمان و میلیاردها دلار سرمایه نیاز دارد. با ظهور کلان داده ها و افزایش قدرت پردازشی، هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری ماشین ، به عنوان ابزاری تحول آفرین برای غلبه بر این چالش ها مطرح شده است. هدف این مقاله، ارائه یک مرور ساختاریافته بر تکنیک های محاسباتی نوین مورد استفاده در چرخه حیات کشف دارو است. در این پژوهش، رویکردهای مختلف هوش مصنوعی شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی برای کاربردهایی نظیر غربالگری مجازی ، پیش بینی خواص دارو و طراحی دارو از نو مورد بررسی و مقایسه قرار می گیرند. همچنین، چالش های کلیدی موجود از منظر مهندسی کامپیوتر، از جمله کمبود داده های باکیفیت، تفسیرپذیری مدل ها و تعمیم پذیری الگوریتم ها بحث خواهد شد. نتایج بررسی نشان می دهد که ادغام مدل های محاسباتی با فرآیندهای دارویی، می تواند زمان و هزینه های تحقیق و توسعه را به طور چشمگیری کاهش دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کشف دارو ، یادگیری عمیق ، شیمی محاسباتی ، غربالگری مجازی