Utilizzo di modelli di apprendimento automatico nella valutazione delle proprietà ADMET per la scoperta e lo sviluppo di farmaci
Immagine generata da Gemini AI
I recenti progressi nell'apprendimento automatico (ML) stanno rivoluzionando le previsioni ADMET (Assorbimento, Distribuzione, Metabolismo, Eliminazione, Tossicità) nello sviluppo farmaceutico, affrontando così le elevate percentuali di abbandono dei candidati farmaci. I modelli di ML mostrano una maggiore accuratezza ed efficienza rispetto ai metodi tradizionali, con applicazioni nelle valutazioni di solubilità, permeabilità, metabolismo e tossicità. Sebbene rimangano sfide come la qualità dei dati e l'accettazione normativa, l'integrazione del ML nei flussi di lavoro per la scoperta di farmaci potrebbe migliorare significativamente la valutazione precoce dei rischi e la prioritizzazione dei composti.
I modelli di apprendimento automatico trasformano la valutazione ADMET nello sviluppo di farmaci
L'integrazione dei modelli di apprendimento automatico (ML) nella valutazione delle proprietà ADMET (Assorbimento, Distribuzione, Metabolismo, Eliminazione e Tossicità) sta rimodellando la scoperta di farmaci e promette di ridurre le alte percentuali di abbandono associate ai candidati farmaci.
Panorama attuale del ML nella previsione ADMET
La recensione sottolinea l'utilizzo di tecniche di apprendimento supervisionato e di deep learning nella previsione dei principali endpoint ADMET. In particolare, i modelli basati su ML hanno dimostrato di essere superiori rispetto ai tradizionali modelli di relazione quantitativa struttura-attività (QSAR), offrendo alternative rapide, economiche e riproducibili che si integrano senza soluzione di continuità nei pipeline di scoperta di farmaci esistenti.
I risultati chiave includono:
- I modelli ML vengono adottati sempre più per previsioni relative a solubilità, permeabilità, metabolismo e tossicità.
- Le sfide come il disequilibrio dei dati, la trasparenza degli algoritmi e l'accettazione normativa rimangono preoccupazioni pressanti.
Studi di caso che illustrano il successo del ML
Vari studi di caso presentati nella recensione mostrano implementazioni di successo dei modelli ML in scenari di sviluppo di farmaci, evidenziando il loro potenziale per migliorare le previsioni ADMET e semplificare l'intero processo di sviluppo.
Problemi e direzioni future
Nonostante i risultati promettenti, le sfide relative alla qualità dei dati, all'interpretabilità degli algoritmi e all'accettazione normativa rimangono ostacoli significativi. Si prevede che l'integrazione continua del ML con la farmacologia sperimentale migliorerà l'efficienza nello sviluppo di farmaci.
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📰 Fonte originale: https://doi.org/10.5599/admet.2772
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