本文主要是介绍结合药物重定向与药食同源天然化合物进行AI人工智能药物发现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
新药研发对于提高人类的生活质量发挥着极其重要的作用。但是传统新药研发模式遭遇了瓶颈:一是化合物骨架接近饱和,近年来美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)批准的新化学实体药物逐年降低;二是医药企业在新药研发上的投入产出比逐年升高,研发成功率却逐年降低。为了弥补传统新药研发模式的瓶颈,研究者开始将目光转向药物重定向以及药食同源天然化合物。
药物重定向(老药新用)或已被批准治疗药物的新适应症(如阿司匹林(Aspirin)原应用于解热镇痛药已有百余年,新用于心血管疾病预防和治疗,以及药食同源天然化合物发现用于治疗疾病(青蒿素用于治疗疟疾),已在学术界和制药界获得广泛的关注,这两种药物发现策略不仅缩短了研发时间和成本,更重要的是这些化合物已经具备完整的安全性和药代动力学数据,极大地降低了开发风险。
AI(Artificial Intelligence 人工智能)随着高性能计算的飞速发展,更好的算法以及大量药物数据的积累,AI人工智能药物发现技术以其高效率、低成本的优势,开始在药物发现领域发挥着越来越重要的作用。
因此,“药物重定向与药食同源天然化合物+AI”的模式用于药物发现存在良好的发展前景。
此前,盛普国际药物发现网络联盟IDDNU (International Drug Discovery Network Unite)研究员Jason Zhao曾在美国化学会期刊JCIM(Journal Of Chemical Information And Modeling)上发表一篇关于药物重定向数据库的论文“EK-DRD: A Comprehensive Database for Drug Repositioning Inspired by Expe
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