مروری بر مدل سازی هوش مصنوعی برای سنتز ترکیبات دارویی ضد سرطان و ضد ویروس

فرآیند سنتی کشف و توسعه دارو به دلیل زمان بر طولانی، هزینه های بالا و نرخ شکست قابل توجه با چالش های اساسی مواجه است. ابداع هوش مصنوعی (AI) به طور کلی زندگی را دستخوش تغییر کرده است و این فناوری توانایی ایجاد انقلاب در زنجیره تحقیقات فارماکولوژی و فرآیند کشف دارو را دارد. مدل سازی هوش مصنوعی به ویژه با تکیه بر تکنیک های محاسبات نرم مانند یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و شبکه های عصبی (NN) این امکان را فراهم می آورد که حجم عظیمی از داده های زیستی، شیمیایی و ژنتیکی پردازش و تحلیل شوند. هدف این مقاله مروری بررسی نقش کلیدی AI در سنتز و بهینه سازی ترکیبات دارویی موثر با تمرکز بر دو حوزه حیاتی سرطان به ویژه سرطان سینه و مقاومت ضد میکروبی (AMR) که شامل مقابله با باکتری ها، قارچ ها، انگل ها و ویروس ها است می باشد. مدل های AI قادرند الگوهای پیچیده و پنهان در داده ها را شناسایی کرده و به پیش بینی بهتر اثر لیگاند بر رسپتور کمک کنند. نتایج بررسی ها نشان می دهد که AI با تسریع روند کشف ترکیبات جدید، بهینه سازی دوز و فرمولاسیون داروهای موجود و کمک به طراحی درمان های شخصی محور (Personalized Medicine) نقش ضروری در بهبود سلامت جامعه ایفا می کند. علی رغم وجود محدودیت هایی نظیر نیاز به داده های با کیفیت، چالش های اخلاقی و هزینه های بالا، بهره برداری بهینه و مسئولانه از روش های AI برای ایجاد نسل جدیدی از داروها که با دقت و کارایی بیشتر طراحی شده اند، امری حیاتی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، محاسبات نرم ، بهینه سازی