Artificial intelligence in drug discovery: A comprehensive review with a case study on hyperuricemia, gout arthritis, and hyperuricemic nephropathy
Created by
Haebom
저자
Junwei Su, Cheng Xin, Ao Shang, Shan Wu, Zhenzhen Xie, Ruogu Xiong, Xiaoyu Xu, Cheng Zhang, Guang Chen, Yau-Tuen Chan, Guoyi Tang, Ning Wang, Yong Xu, Yibin Feng
개요
본 논문은 인공지능(AI), 특히 머신러닝(ML)이 신약 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 체계적인 검토를 제공합니다. 기존 신약 개발 방법의 복잡성, 높은 비용, 긴 시간, 높은 실패율 등의 문제점을 해결하기 위해 AI/ML을 전 과정에 효과적으로 통합하는 방법에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다. 본 논문은 표적 확인, 히트 스크리닝, 리드 최적화 등 주요 단계 간의 상호 의존성을 고려하여 AI/ML의 적용을 단계별로 상세히 분석하고, 각 단계에서의 방법론적 발전과 그 영향을 강조합니다. 고요산혈증, 통풍 관절염, 고요산혈증 신병증을 중심으로 한 심층적인 사례 연구를 통해 실제적인 영향을 보여주고, AI/ML이 신약 개발에서 직면하는 과제와 미래 연구 방향을 제시합니다. 이는 AI/ML을 활용하여 기존 병목 현상을 극복하고 신약 개발을 가속화하고자 하는 연구자들에게 필수적인 지침을 제공합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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AI/ML을 신약 개발 전 과정에 통합하는 방법에 대한 포괄적인 이해 제공
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신약 개발의 각 단계에서 AI/ML의 방법론적 발전과 영향에 대한 상세한 분석
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고요산혈증 관련 질환을 중심으로 한 실제 사례 연구를 통한 AI/ML의 실질적 효과 제시
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AI/ML 기반 신약 개발의 미래 연구 방향 제시
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기존 신약 개발의 병목 현상 해결 및 가속화 가능성 제시
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한계점:
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특정 질환(고요산혈증 관련 질환)에 대한 사례 연구에 집중되어 다른 질환으로의 일반화에 한계 존재할 수 있음
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AI/ML 기술의 발전 속도가 빨라 논문 발표 시점 이후 새로운 기술이나 접근법이 등장할 가능성 존재
