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L'intelligence artificielle dans la découverte de médicaments : une revue complète avec une étude de cas sur l'hyperuricémie, la goutte et la néphropathie hyperuricémique
Created by
Haebom
Auteur
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
Contour
Cet article propose une revue systématique de la manière dont l'intelligence artificielle (IA), et notamment l'apprentissage automatique (AA), peuvent être appliqués à la découverte de médicaments. Face à la complexité, au coût élevé, à la lenteur et au taux d'échec élevé des méthodes actuelles de découverte de médicaments, il est nécessaire de comprendre comment intégrer efficacement l'IA/AA à l'ensemble du processus. Cet article analyse l'application de l'IA/AA étape par étape, en tenant compte des interdépendances entre les étapes clés telles que l'identification des cibles, le criblage des correspondances et l'optimisation des pistes, et met en évidence les avancées méthodologiques et leur impact à chaque étape. Des études de cas approfondies portant sur l'hyperuricémie, l'arthrite goutteuse et la néphropathie hyperuricémique démontrent les impacts pratiques et suggèrent les défis et les orientations futures de l'IA/AA dans la découverte de médicaments. Ces informations fournissent des orientations essentielles aux chercheurs qui cherchent à surmonter les obstacles actuels et à accélérer la découverte de médicaments en tirant parti de l'IA/AA.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Fournit une compréhension globale de la manière d'intégrer l'IA/ML dans l'ensemble du processus de développement de médicaments
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Une analyse détaillée des avancées méthodologiques et de l’impact de l’IA/ML à chaque étape du développement des médicaments.
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Présentation de l'efficacité pratique de l'IA/ML à travers des études de cas réels axées sur les maladies liées à l'hyperuricémie
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Présentation des futures orientations de recherche pour le développement de nouveaux médicaments basés sur l'IA/ML
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Suggérant la possibilité de résoudre et d'accélérer le goulot d'étranglement du développement de nouveaux médicaments existants
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Limitations:
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Axé sur des études de cas de maladies spécifiques (maladies liées à l'hyperuricémie), la généralisation à d'autres maladies peut donc être limitée
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Le rythme de développement des technologies d’IA/ML est rapide, il est donc possible que de nouvelles technologies ou approches émergent après la publication de l’article.
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Il peut y avoir un manque de discussion sur les aspects éthiques et sociaux des applications d’IA/ML.
