Apprentissage de la représentation moléculaire basé sur l'image pour le développement de médicaments : une étude

Le développement de médicaments soutenu par l'intelligence artificielle (IA) a reçu une attention remarquable ces dernières années. Il aborde les limites des méthodes expérimentales traditionnelles qui sont coûteuses et chronophages. Bien qu'il y ait eu de nombreuses études tentant de résumer des recherches connexes, elles se concentrent uniquement sur l'IA générale ou des aspects spécifiques tels que le traitement du langage naturel et les réseaux neuronaux graphiques. Compte tenu de l'avancement rapide de la vision par ordinateur, l'utilisation de l'image moléculaire pour permettre l'IA semble être une approche plus intuitive et efficace puisque chaque substance chimique a une représentation visuelle unique. Dans cet article, nous fournissons la première étude sur la représentation moléculaire basée sur l'image pour le développement de médicaments. L'étude propose une taxonomie basée sur les paradigmes d'apprentissage en vision par ordinateur et passe en revue un grand nombre d'articles correspondants, mettant en avant les contributions de la représentation visuelle moléculaire dans le développement de médicaments. De plus, nous discutons des applications, des limitations et des perspectives futures dans ce domaine. Nous espérons que cette étude pourra offrir un aperçu précieux sur l'utilisation de l'apprentissage de la représentation moléculaire basé sur l'image dans le contexte du développement de médicaments.