Искусственный интеллект в фармацевтической технологии и разработке систем доставки лекарственных средств

Искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом, который использует антропоморфные знания и позволяет быстро находить решения сложных задач. Значительные достижения в области ИИ и машинного обучения открывают возможности для преобразования процессов поиска лекарственных средств, разработки лекарственных форм и их испытания. Используя алгоритмы ИИ, анализирующие обширные биологические данные, включая геномные и протеомные, исследователи могут выявлять мишени, ассоциированные с заболеваниями, и прогнозировать их взаимодействие с потенциальными кандидатами в лекарственные средства. Это обеспечивает более эффективный и целенаправленный подход к поиску лекарств, повышая вероятность успешного одобрения препаратов. Кроме того, ИИ может способствовать снижению затрат на разработку за счет оптимизации процессов исследований и разработок. Алгоритмы машинного обучения помогают в планировании экспериментов и могут прогнозировать фармакокинетику и токсичность кандидатов в лекарственные средства. Это позволяет определять приоритеты и оптимизировать соединения-лидеры, уменьшая необходимость в масштабных и дорогостоящих исследованиях на животных. Подходы персонализированной медицины могут быть реализованы с помощью алгоритмов ИИ, анализирующих реальные данные пациентов, что ведет к более эффективным результатам лечения и повышению приверженности пациентов. В этом обзоре рассматриваются широкие области применения ИИ в поиске лекарственных средств, проектировании лекарственных форм для доставки препаратов, оптимизации процессов, испытаниях и исследованиях фармакокинетики/фармакодинамики (ФК/ФД). В обзоре представлен обзор различных подходов на основе ИИ, используемых в фармацевтической технологии, с указанием их преимуществ и недостатков. Тем не менее дальнейшие инвестиции в ИИ и его изучение в фармацевтической отрасли открывают перспективы для совершенствования процессов разработки лекарств и помощи пациентам.