Pauric Bannigan;...;Christine Allen(2021.8, Advanced Drug Delivery Reviews)[Machine learning directed drug formulation development]
理由
機械学習の勉強
概要
機械学習(ML)は癌診断における改善から新薬や薬の標的の同定やタンパク構造予測までヘルスケアや製剤分野で革新的な進歩を可能にしてきた。薬剤処方は新しい治療の発見と開発において必須の段階である。薬の処方設計を通じて、製剤研究者は改善された生物学的利用可能性や標的化遺伝子導入のような新しい治療の重要な特性を作り出せる。薬の処方開発の従来の方法は繰り返しの試行錯誤に依存しており、高費用かつ時間を消費する大量の生体内外の実験において高費用かつ時間を必要とする。この総説はML誘導性の枠組みの基本概念を紹介し、これらのツールが多様な種類の薬の処方開発の手助けとしてどのように用いられるかを議論する。ML誘導性の薬の処方開発は、早い開発労力、新しい物質や革新的処方の開発、薬の処方科学における新しい知見を生成する比類ない機会を提供する。この総説は生成モデルやベイジアン深層学習、強化学習、自己駆動ラボのような最新の人工知能(AI)技術に焦点を当てる。これらの技術は薬の発見や化学において勢いを増し、薬の処方開発における可能性を持っている。
雑記
猫を見ながらバイクを漕ぎながら論文を読むのはいいものだなぁ
