La integración del aprendizaje automático (AA) en el descubrimiento de fármacos ha dado inicio a una nueva era de innovación, mejorando drásticamente la eficiencia y precisión en la identificación y desarrollo de nuevos terapéuticos. Esta revisión proporciona un análisis completo de las aplicaciones actuales del aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos, enfocándose en su impacto transformador a través de diversas etapas del proceso de desarrollo de fármacos. Profundizamos en metodologías clave de AA, incluyendo el aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo, examinando sus principios subyacentes y contribuciones específicas a los procesos de descubrimiento de fármacos. Al explorar estudios de caso y avances recientes, esta revisión ilustra cómo se han utilizado los algoritmos de AA para predecir interacciones fármaco-blanco, optimizar el diseño de fármacos y agilizar los procesos de ensayos clínicos. Además, discutimos los desafíos y limitaciones de implementar técnicas de AA en este campo y destacamos tendencias emergentes y direcciones futuras. Esta revisión tiene como objetivo ofrecer a los investigadores una comprensión exhaustiva del potencial del AA para revolucionar el descubrimiento de fármacos y equiparlos con los conocimientos necesarios para aprovechar estas tecnologías de manera efectiva.
Ugurlu et al. (Wed,) estudiaron esta pregunta.
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