Exploitation des modèles d'apprentissage automatique dans l'évaluation des propriétés ADMET pour la découverte et le développement de médicaments
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Les récentes avancées en apprentissage automatique (ML) révolutionnent les prédictions ADMET (Absorption, Distribution, Métabolisme, Excrétion, Toxicité) dans le développement de médicaments, répondant ainsi aux taux d'abandon élevés des candidats médicaments. Les modèles de ML affichent une précision et une efficacité supérieures aux méthodes traditionnelles, avec des applications dans l'évaluation de la solubilité, de la perméabilité, du métabolisme et de la toxicité. Bien que des défis tels que la qualité des données et l'acceptation réglementaire persistent, l'intégration du ML dans les flux de travail de découverte de médicaments pourrait considérablement améliorer l'évaluation précoce des risques et la priorisation des composés.
Les modèles d'apprentissage automatique transforment l'évaluation ADMET dans le développement de médicaments
L'intégration des modèles d'apprentissage automatique (AA) dans l'évaluation des propriétés ADMET (Absorption, Distribution, Métabolisme, Excrétion et Toxicité) redéfinit la découverte de médicaments et promet de réduire les taux d'attrition élevés associés aux candidats médicaments.
Paysage actuel de l'AA dans la prédiction ADMET
La revue met en avant l'utilisation tant de techniques d'apprentissage supervisé que d'apprentissage profond dans la prédiction des points d'aboutissement clés d'ADMET. Notamment, les modèles basés sur l'AA ont démontré leur supériorité par rapport aux modèles traditionnels de relation structure-activité quantitative (QSAR), offrant des alternatives rapides, rentables et reproductibles qui s'intègrent parfaitement dans les pipelines de découverte de médicaments existants.
Les principales conclusions incluent :
- Les modèles d'AA sont de plus en plus adoptés pour les prédictions liées à la solubilité, la perméabilité, le métabolisme et la toxicité.
- Des défis tels que le déséquilibre des données, la transparence des algorithmes et l'acceptation réglementaire demeurent des préoccupations pressantes.
Études de cas illustrant le succès de l'AA
Plusieurs études de cas présentées dans la revue mettent en lumière des déploiements réussis de modèles d'AA dans des scénarios de développement de médicaments, soulignant leur potentiel pour améliorer les prédictions ADMET et rationaliser le processus de développement global.
Défis et orientations futures
Malgré des résultats prometteurs, les défis liés à la qualité des données, à l'interprétabilité des algorithmes et à l'acceptation réglementaire demeurent des obstacles significatifs. L'intégration continue de l'AA avec la pharmacologie expérimentale devrait améliorer l'efficacité du développement de médicaments.
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📰 Source originale : https://doi.org/10.5599/admet.2772
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