《药物传递中的人工智能手册》探讨了在药物传递策略中人工智能(AI)的使用。这本书涵盖了制药人工智能和药物发现挑战，药物研究的人工智能工具，人工智能使能的智能给药系统和下一代新疗法，人工智能的广泛用途，为给药设计新颖的微/纳米系统，人工智能驱动的个性化医疗和基因治疗，3D器官打印和组织工程，基于人工智能原理的先进纳米系统(纳米机器人，纳米机器)，在ADME/Tox药物开发中使用人工智能的机遇和挑战，商业化和监管角度，人工智能的伦理等。
这本书将有用的学术和工业研究人员感兴趣的药物交付，化学生物学，计算化学，药物化学和生物信息学。药物研究和开发的大量时间和成本投资需要应用更创新的技术和明智的战略。
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A Handbook of Artificial Intelligence in Drug Delivery
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AI技术中的机器学习、深度学习、自然语言处理等技术能够提高制药数据、信息的处理效率，对于药物研发过程中的新药发现，可以代替研究人员有限的知识储备和想象力，发现原来很难、甚至不可能发现的靶点，这也是AI在制药领域最大的价值点，AI还可以预测候选药物的性能如药物的吸收、代谢、毒性、不良反应等，缩小后期实验范围，降低临床失败概率，大幅降低新药研发的时间、资金成本。机器学习和深度学习算法已在多个药物发现过程中实施，例如肽合成、基于结构的虚拟筛选、基于配体的虚拟筛选、毒性预测、药物监测和释放、药效团建模、定量构效关系、药物重新定位、多药理学和理化活性。过去的证据加强了人工智能和深度学习在该领域的实施。此外，新颖的数据挖掘、管理和管理技术为最近开发的建模算法提供了关键支持。总之，人工智能和深度学习的进步为合理的药物设计和发现过程提供了绝佳的机会，最终将影响人类。
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0+阅读 · 2023年6月23日
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