(dla Jesse, która wie, o czym mówię!)

Streszczenie

Odkrywanie leków jest złożonym i czasochłonnym procesem, który obejmuje identyfikację nowych kandydatów na leki i opracowanie ich w bezpieczne i skuteczne metody leczenia. W ostatnich latach techniki uczenia maszynowego zostały wykorzystane w celu zwiększenia wydajności, skuteczności i jakości opracowywanych wyników¹.

Algorytmy uczenia maszynowego zostały wykorzystane do projektowania celów leków i odkrywania nowych leków¹. Algorytmy te mogą analizować duże ilości danych i identyfikować wzorce, które mogą nie być od razu widoczne dla ludzkich badaczy³.

Wykorzystanie uczenia maszynowego w odkrywaniu leków ma kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Na przykład uczenie maszynowe może pomóc naukowcom w szybszym i dokładniejszym identyfikowaniu nowych kandydatów na leki niż tradycyjne metody³. Ponadto uczenie maszynowe może pomóc naukowcom przewidzieć, które leki mają największe szanse na skuteczność w walce z określonymi chorobami⁵.

Istnieją jednak również wyzwania i ograniczenia związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego w odkrywaniu leków. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego wymagają dużych ilości wysokiej jakości danych, aby były skuteczne³. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego mogą być trudne do interpretacji, co może utrudniać naukowcom zrozumienie, w jaki sposób doszli do swoich wniosków³.

Podsumowując, uczenie maszynowe może zrewolucjonizować odkrywanie leków, czyniąc je szybszym, dokładniejszym i bardziej wydajnym². Nadal jednak istnieje wiele wyzwań, które należy pokonać, zanim uczenie maszynowe będzie mogło zostać szeroko przyjęte w tej dziedzinie⁴.

Źródło: Rozmowa z Bing, 15.04.2023

(1) Metody uczenia maszynowego w odkrywaniu leków. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33198233/

(2) Zastosowania uczenia maszynowego w odkrywaniu i opracowywaniu leków – Nature. https://www.nature.com/articles/s41573-019-0024-5

(3) Szybsze odkrywanie leków dzięki uczeniu maszynowemu | MIT News …. https://news.mit.edu/2021/drug-discovery-binding-affinity-0315

(4) Uczenie maszynowe do odkrywania leków | ACS w centrum uwagi. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsinfocus.7e5017

(5) Inteligentniejszy sposób opracowywania nowych leków – MIT News. https://news.mit.edu/2022/ai-molecules-new-drugs-0426 Dostęp 15.04.2023.

Uczenie maszynowe, odkrywanie leków – bieżące zmiany

Odkrywanie leków jest złożonym i czasochłonnym procesem, który obejmuje identyfikację nowych kandydatów na leki i opracowanie ich w bezpieczne i skuteczne metody leczenia. Techniki uczenia maszynowego były stosowane w ostatnich latach w celu zwiększenia wydajności, skuteczności i jakości opracowanych wyników.

Algorytmy uczenia maszynowego zostały wykorzystane do projektowania celów leków i odkrywania nowych leków. Algorytmy te mogą analizować duże ilości danych i identyfikować wzorce, które mogą nie być natychmiast widoczne dla ludzkich badaczy.

Wykorzystanie uczenia maszynowego w odkrywaniu leków ma kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Na przykład uczenie maszynowe może pomóc naukowcom szybciej i dokładniej identyfikować nowych kandydatów na leki niż tradycyjne metody. Ponadto uczenie maszynowe może pomóc naukowcom przewidzieć, które leki najprawdopodobniej będą skuteczne przeciwko określonym chorobom.

Istnieją jednak również wyzwania i ograniczenia związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego w odkrywaniu leków. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego wymagają dużych ilości wysokiej jakości danych, aby były skuteczne. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego mogą być trudne do interpretacji, co może utrudniać naukowcom zrozumienie, w jaki sposób doszli do swoich wniosków.

Uczenie maszynowe zostało wykorzystane na różnych etapach odkrywania leków, takich jak identyfikacja celu, optymalizacja potencjalnych klientów i optymalizacja badań klinicznych. Na etapie identyfikacji celu algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do identyfikacji potencjalnych celów rozwoju leku poprzez analizę dużych ilości danych biologicznych. Na etapie optymalizacji ołowiu algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do optymalizacji właściwości związków ołowiu poprzez przewidywanie ich właściwości farmakokinetycznych.  Na etapie optymalizacji badań klinicznych algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do optymalizacji projektu badania klinicznego poprzez przewidywanie wyników pacjentów w oparciu o różne czynniki, takie jak demografia i charakterystyka choroby.

Jedną z najważniejszych zalet wykorzystania uczenia maszynowego w odkrywaniu leków jest jego zdolność do szybkiej i dokładnej analizy dużych ilości danych. Jest to szczególnie ważne w przypadku odkrywania leków, ponieważ dostępna jest ogromna ilość danych, które należy przeanalizować w celu zidentyfikowania potencjalnych kandydatów na leki. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować te dane znacznie szybciej niż tradycyjne metody, co może zaoszczędzić naukowcom znaczną ilość czasu i zasobów.

Kolejną zaletą wykorzystania uczenia maszynowego do odkrywania leków jest jego zdolność do przewidywania, które leki najprawdopodobniej będą skuteczne przeciwko określonym chorobom. Jest to szczególnie ważne, ponieważ może pomóc naukowcom skoncentrować wysiłki na opracowywaniu leków, które mają największe szanse powodzenia. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować duże ilości danych z różnych źródeł, takich jak badania kliniczne i elektroniczna dokumentacja medyczna, w celu zidentyfikowania wzorców, które mogą nie być natychmiast widoczne dla ludzkich badaczy.

Pomimo tych zalet istnieją również wyzwania związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego w odkrywaniu leków. Jednym z największych wyzwań jest zapotrzebowanie na duże ilości wysokiej jakości danych. Algorytmy uczenia maszynowego wymagają dużych ilości danych, aby  były skuteczne, a dane te muszą być wysokiej jakości, aby algorytmy dawały dokładne wyniki.

Kolejnym wyzwaniem związanym z wykorzystaniem uczenia maszynowego w odkrywaniu leków jest trudność w interpretacji wyników uzyskanych przez te algorytmy. Algorytmy uczenia maszynowego mogą tworzyć złożone modele, które są trudne do zrozumienia dla ludzkich badaczy, co może utrudnić im określenie, w jaki sposób algorytm doszedł do swoich wniosków.

Podsumowując, uczenie maszynowe może zrewolucjonizować odkrywanie leków, czyniąc je szybszym, dokładniejszym i bardziej wydajnym. Jednak nadal istnieje wiele wyzwań, które należy pokonać, zanim uczenie maszynowe będzie mogło zostać szeroko przyjęte w tej dziedzinie. Uczenie maszynowe zostało z powodzeniem wykorzystane na różnych etapach odkrywania leków, takich jak identyfikacja celów, optymalizacja potencjalnych klientów i optymalizacja badań klinicznych. Pomimo jego zalet, istnieją również wyzwania związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego w odkrywaniu leków, takie jak potrzeba dużych ilości wysokiej jakości danych i trudności w interpretacji wyników uzyskanych przez te algorytmy.

Algorytmy uczenia maszynowego do odkrywania leków

Istnieje kilka algorytmów uczenia maszynowego, które zostały wykorzystane w odkrywaniu leków, takich jak Random Forest (RF), Naive Bayesian (NB) i Support Vector Machine (SVM), a także inne metody¹.

Różne podejścia oparte na uczeniu maszynowym są wykorzystywane do przewidywania celów leków, modelowania struktury celu leku, przewidywania miejsca wiązania, wyszukiwania podobieństw opartego na ligandach, projektowania de novo ligandów o pożądanych właściwościach, opracowywania funkcji punktacji dla dokowania molekularnego, budowania modelu QSAR do przewidywania aktywności biologicznej oraz przewidywania właściwości farmakokinetycznych i farmakodynamicznych ligandów².

Metody uczenia maszynowego można zastosować na kilku etapach podczas wczesnego odkrywania leków, aby przewidzieć strukturę docelową, zidentyfikować i zoptymalizować “trafienia”, zbadać aktywność biologiczną nowych ligandów, zaprojektować modele, które przewidują właściwości farmakokinetyczne i toksykologiczne kandydatów na lek³.

Podsumowując, istnieje kilka algorytmów uczenia maszynowego, które zostały wykorzystane w odkrywaniu leków, takich jak Random Forest (RF), Naive Bayesian (NB) i maszyna wektora pomocniczego (SVM), a także inne metody. Różne podejścia oparte na uczeniu maszynowym są wykorzystywane do przewidywania celów leków, modelowania struktury celu leku, przewidywania miejsca wiązania, wyszukiwania podobieństw opartego na ligandach, projektowania de novo ligandów o pożądanych właściwościach, opracowywania funkcji punktacji dla dokowania molekularnego, budowania modelu QSAR do przewidywania aktywności biologicznej oraz przewidywania właściwości farmakokinetycznych i farmakodynamicznych ligandów. Podejścia oparte na uczeniu maszynowym można zastosować na kilku etapach podczas wczesnego odkrywania leków, aby przewidzieć strukturę docelową, zidentyfikować i zoptymalizować “trafienia”, zbadać aktywność biologiczną nowych ligandów, zaprojektować modele, które przewidują właściwości farmakokinetyczne i toksykologiczne kandydatów na leki.

Źródło: Rozmowa z Bing, 15.04.2023

(1) Bezpłatny pełny tekst | Metody uczenia maszynowego w odkrywaniu leków – MDPI. https://www.mdpi.com/1420-3049/25/22/5277

(2) Podejścia do uczenia maszynowego i ich zastosowania w odkrywaniu leków …. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35426249/

(3) Automatyzacja odkrywania leków za pomocą uczenia maszynowego.  https://www.technologynetworks.com/drug-discovery/articles/automating-drug-discovery-with-machine-learning-347763

(4) Zastosowania uczenia maszynowego w odkrywaniu i opracowywaniu leków – Nature. https://www.nature.com/articles/s41573-019-0024-5

(5) Wykorzystanie predykcyjnych modeli uczenia maszynowego do odpowiedzi na leki … – Nature. https://www.nature.com/articles/s41540-021-00199-1