Nutzung von Machine-Learning-Modellen zur Bewertung von ADMET-Eigenschaften in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung
Von Gemini AI generiertes Bild
Jüngste Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens (ML) revolutionieren die ADMET-Vorhersagen (Absorption, Verteilung, Metabolismus, Exkretion, Toxizität) in der Arzneimittelentwicklung und tragen dazu bei, die hohen Abbruchraten bei Arzneimittelkandidaten zu verringern. ML-Modelle bieten im Vergleich zu traditionellen Methoden eine verbesserte Genauigkeit und Effizienz und finden Anwendung in der Bewertung von Löslichkeit, Permeabilität, Metabolismus und Toxizität. Trotz bestehender Herausforderungen wie der Datenqualität und der Akzeptanz durch Regulierungsbehörden könnte die Integration von ML in die Arzneimittelentdeckungsprozesse die frühzeitige Risikobewertung und die Priorisierung von Verbindungen erheblich verbessern.
Maschinelles Lernen Modelle Transformieren die ADMET-Bewertung in der Arzneimittelentwicklung
Die Integration von Modellen des maschinellen Lernens (ML) in die Bewertung der ADMET-Eigenschaften (Absorption, Verteilung, Metabolismus, Exkretion und Toxizität) verändert die Arzneimittelentdeckung und verspricht, die hohen Abbruchraten, die mit Arzneimittelkandidaten verbunden sind, zu senken.
Aktuelle Landschaft des ML in der ADMET-Vorhersage
Die Überprüfung hebt die Nutzung sowohl von überwachten als auch von tiefen Lerntechniken zur Vorhersage wichtiger ADMET-Endpunkte hervor. Besonders bemerkenswert ist, dass ML-basierte Modelle den traditionellen quantitativen Struktur-Wirkungs-Beziehungen (QSAR) überlegen sind und schnelle, kostengünstige und reproduzierbare Alternativen bieten, die sich nahtlos in bestehende Arzneimittelentdeckungsprozesse integrieren lassen.
Wichtige Erkenntnisse umfassen:
- ML-Modelle werden zunehmend für Vorhersagen zu Löslichkeit, Durchlässigkeit, Metabolismus und Toxizität eingesetzt.
- Herausforderungen wie Datenungleichgewicht, Transparenz der Algorithmen und regulatorische Akzeptanz bleiben drängende Anliegen.
Fallstudien, die den Erfolg von ML veranschaulichen
Mehrere in der Überprüfung behandelte Fallstudien zeigen erfolgreiche Einsätze von ML-Modellen in Szenarien der Arzneimittelentwicklung und heben ihr Potenzial zur Verbesserung der ADMET-Vorhersagen und zur Straffung des gesamten Entwicklungsprozesses hervor.
Herausforderungen und zukünftige Richtungen
Trotz vielversprechender Ergebnisse bleiben Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Interpretierbarkeit der Algorithmen und regulatorische Akzeptanz erhebliche Hürden. Die kontinuierliche Integration von ML mit experimenteller Pharmakologie wird voraussichtlich die Effizienz der Arzneimittelentwicklung erhöhen.
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📰 Originalquelle: https://doi.org/10.5599/admet.2772
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