Aproveitamento de modelos de aprendizado de máquina na avaliação das propriedades ADMET para descoberta e desenvolvimento de medicamentos

Modelos de Aprendizado de Máquina Transformam a Avaliação de ADMET no Desenvolvimento de Medicamentos

A integração de modelos de aprendizado de máquina (ML) na avaliação das propriedades de ADMET (Absorção, Distribuição, Metabolismo, Excreção e Toxicidade) está reformulando a descoberta de medicamentos e promete reduzir as altas taxas de desistência associadas aos candidatos a fármacos.

Cenário Atual do ML na Predição de ADMET

A revisão enfatiza a utilização de técnicas de aprendizado supervisionado e aprendizado profundo na predição de principais pontos finais de ADMET. Notavelmente, modelos baseados em ML demonstraram superioridade em relação aos modelos tradicionais de relação estrutura-atividade quantitativa (QSAR), oferecendo alternativas rápidas, econômicas e reproduzíveis que se integram perfeitamente aos pipelines de descoberta de medicamentos existentes.

As principais descobertas incluem:

• Modelos de ML estão sendo cada vez mais adotados para previsões relacionadas à solubilidade, permeabilidade, metabolismo e toxicidade.
• Desafios como desequilíbrio de dados, transparência dos algoritmos e aceitação regulatória permanecem como preocupações urgentes.

Estudos de Caso Ilustrando o Sucesso do ML

Vários estudos de caso apresentados na revisão mostram implantações bem-sucedidas de modelos de ML em cenários de desenvolvimento de medicamentos, destacando seu potencial para melhorar as previsões de ADMET e agilizar o processo de desenvolvimento como um todo.

Desafios e Direções Futuras

Apesar dos resultados promissores, desafios relacionados à qualidade dos dados, interpretabilidade dos algoritmos e aceitação regulatória continuam sendo obstáculos significativos. A integração contínua de ML com farmacologia experimental deve aumentar a eficiência do desenvolvimento de medicamentos.