Key points are not available for this paper at this time.
تواجه عملية البحث والتطوير في الصيدلة (RD) تحديات مستمرة بسبب التكاليف المالية العالية، والجداول الزمنية المطولة، ومعدلات النجاح المنخفضة بشكل ملحوظ. لقد ساهمت تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال محاكاة الأنظمة البيولوجية المعقدة في تسريع الابتكار في مسار اكتشاف الأدوية بالكامل. تضع هذه المراجعة الذكاء الاصطناعي كTechnology رئيسية لإعادة تصميم عملية البحث والتطوير عن طريق استخدام تمثيلات جزيئية متقدمة للتنبؤ بالتأثيرات الدينامية الدوائية (PD) والتسممية في وقت أبكر بكثير. يغطي هذا المجال بشكل منهجي أسس الذكاء الاصطناعي في المعلومات الكيميائية، موضحًا كيف يرتبط أداء نماذج الذكاء الاصطناعي ارتباطًا جوهريًا بجودة التمثيل الجزيئي. نتناول التمثيلات التي تتراوح من الأساليب القوية المعتمدة على السلاسل إلى النماذج الطوبولوجية المتقدمة، بما في ذلك الفئات الخمس الرئيسية لشبكات العصبونات الرسومية (GNNs)، والتعلم العميق الهندسي (GDL) المدرك للأبعاد الثلاثة (3D)، وتعلم الآلة الكمي الناشئ (QML) بالإضافة إلى الشبكات العصبية الهجينة الكمومية-الكلاسيكية (HQNNs). قمنا بتحليل التطبيق العملي لهذه النماذج عبر مسار اكتشاف الأدوية، بما في ذلك التصميم الجزيئي من الصفر مع نماذج أساس بيولوجي ومعمارية توليد تطابق التدفق، وحلول ندرة البيانات من خلال التعلم القليل (Few-Shot Learning) والتعلم الفوقي (meta-learning)، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) للتحقق الشفاف. نقترح إطار عمل Q-BioFusion المندمج الذي يجمع بين الحوسبة الكمية والتجريب الذاتي والنماذج التوليدية لمعالجة قيود البحث والتطوير النظامية. نأمل أن تعمل الأبحاث المستقبلية على تحسين موثوقية الهندسة لتحقيق توقعات وتوليد جزيئي ثلاثي الأبعاد أكثر دقة وسرعة، وتعزيز كفاءة البيانات، وحل مشكلة ندرة البيانات الكامنة في الاختبارات البيولوجية، وتقدم سير العمل المندمج للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. ستضمن هذه الجهود توجيهًا شفافًا وموثوقًا وموثوقًا أثناء عملية محاكاة الكمبيوتر لتصميم الأدوية.
درس زو وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.