توسعه دارو های جدید با هوش مصنوعی

فرآیند سنتی کشف و توسعه دارو به دلیل زمان بر بودن، هزینه های سرسام آور و نرخ بالای شکست در فازهای بالینی، با چالش های ساختاری و اقتصادی بسیار جدی مواجه است که نیازمند جایگزینی با روش های نوین می باشد. مساله اصلی مورد مطالعه در این پژوهش، بررسی چگونگی تاثیر فناوری های نوین محاسباتی بر رفع گلوگاه های موجود در مسیر تولید داروهای جدید است. هدف اصلی از این پژوهش، انجام یک مرور نظام مند بسیار جامع و تحلیلی بر روی دستاوردها، پلتفرم های محاسباتی، معماری های الگوریتمی، و چالش های ادغام هوش مصنوعی (AI) در مراحل مختلف توسعه داروهای جدید بین سال های ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۶ می باشد. در این راستا، روش پژوهش مطالعات به صورت ساختاریافته گردآوری، غربالگری و تحلیل شدند. جستجوی گسترده ای در پایگاه های اطلاعاتی معتبر بین المللی شامل PubMed، Scopus، Web of Science و IEEE صورت پذیرفت و مقالات مرتبط پس از غربالگری دقیق، مورد تحلیل کیفی و کمی قرار گرفتند. یافته های این پژوهش نشان داد که بکارگیری مدل های پیشرفته یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی گراف (GNNs) و مدل های زایای ترانسفورمر، توانسته است زمان شناسایی ترکیبات پیشرو را به طور میانگین بین ۶۰ تا ۷۵ درصد کاهش داده و دقت پیش بینی ویژگی های سم شناسی و فارماکوکینتیک (ADMET) را به شکل معناداری نسبت به روش های سنتی ارتقا بخشد. همچنین نتایج نشان می دهد که بهینه سازی مسیرهای سنتز با استفاده از یادگیری تقویتی، هزینه های تحقیق و توسعه را به شدت تعدیل کرده است. در نتیجه گیری این مطالعه مشخص گردید که هوش مصنوعی با کاهش خطای انسانی و ارتقای غربالگری مجازی، به هسته مرکزی پیش ران در خطوط تولید دارویی تبدیل شده و تحولی بنیادین و برگشت ناپذیر در داروسازی مدرن ایجاد کرده است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، توسعه دارو ، یادگیری عمیق ، غربالگری مجازی ، یادگیری ماشین