Aprovechamiento de modelos de aprendizaje automático en la evaluación de propiedades ADMET para el descubrimiento y desarrollo de fármacos
Imagen generada por Gemini AI
Los recientes avances en el aprendizaje automático (ML) están transformando las predicciones de ADMET (Absorción, Distribución, Metabolismo, Excreción, Toxicidad) en el desarrollo de fármacos, abordando las altas tasas de abandono de candidatos a medicamentos. Los modelos de ML muestran una mejor precisión y eficiencia en comparación con los métodos tradicionales, con aplicaciones en evaluaciones de solubilidad, permeabilidad, metabolismo y toxicidad. Aunque persisten desafíos como la calidad de los datos y la aceptación regulatoria, la integración del ML en los flujos de trabajo de descubrimiento de fármacos podría mejorar significativamente la evaluación temprana de riesgos y la priorización de compuestos.
Los Modelos de Aprendizaje Automático Transforman la Evaluación de ADMET en el Desarrollo de Fármacos
La integración de modelos de aprendizaje automático (ML) en la evaluación de las propiedades de ADMET (Absorción, Distribución, Metabolismo, Excreción y Toxicidad) está redefiniendo el descubrimiento de fármacos y promete reducir las altas tasas de abandono asociadas con los candidatos a fármacos.
Panorama Actual del ML en la Predicción de ADMET
La revisión enfatiza la utilización tanto de técnicas de aprendizaje supervisado como de aprendizaje profundo en la predicción de los principales puntos finales de ADMET. Notablemente, los modelos basados en ML han demostrado ser superiores a los modelos tradicionales de relación estructura-actividad cuantitativa (QSAR), ofreciendo alternativas rápidas, rentables y reproducibles que se integran sin problemas en los pipelines de descubrimiento de fármacos existentes.
Los hallazgos clave incluyen:
- Los modelos de ML están siendo adoptados cada vez más para predicciones relacionadas con la solubilidad, permeabilidad, metabolismo y toxicidad.
- Desafíos como el desequilibrio de datos, la transparencia de los algoritmos y la aceptación regulatoria siguen siendo preocupaciones apremiantes.
Estudios de Caso que Ilustran el Éxito del ML
Varios estudios de caso presentados en la revisión muestran implementaciones exitosas de modelos de ML en escenarios de desarrollo de fármacos, destacando su potencial para mejorar las predicciones de ADMET y optimizar el proceso de desarrollo en general.
Desafíos y Direcciones Futuras
A pesar de los resultados prometedores, los desafíos en torno a la calidad de los datos, la interpretabilidad de los algoritmos y la aceptación regulatoria siguen siendo obstáculos significativos. Se espera que la integración continua de ML con la farmacología experimental mejore la eficiencia del desarrollo de fármacos.
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📰 Fuente original: https://doi.org/10.5599/admet.2772
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