Использование методов машинного обучения в изучении медицины вызвало революцию в последние годы, революционизировав наш подход к поиску лекарств и уходу за пациентами. Подразделение машинного обучения искусственного интеллекта, которое анализирует огромные объемы данных для выявления проницательных закономерностей и тенденций, продемонстрировало свой потенциал для преобразования сектора здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения позволили исследователям быстрее выявлять потенциальных кандидатов в лекарства, прогнозировать их эффективность и корректировать режимы дозирования. Кроме того, эти сложные системы открыли путь для персонализированной медицины, в которой пациенты могут получать лечение, специально адаптированное к их индивидуальным потребностям.
В этой статье представлен обзор того, как методы машинного обучения используются в различных областях, связанных с лекарствами, от открытия новых лекарств до оптимизации дозировок. Каждая область обсуждается с точки зрения используемой методологии и алгоритмов.
- Открытие лекарств. Процесс открытия новых лекарств сложен и требует много времени. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить эту процедуру благодаря анализу больших наборов данных и прогнозированию характеристик возможных лекарств-кандидатов. Виртуальный скрининг — это широко используемый метод, в котором алгоритмы сканируют большое химическое пространство, чтобы найти молекулы с заданными свойствами. Задачи виртуального скрининга часто выполняются с использованием машин опорных векторов (SVM), случайных лесов и архитектур глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN).
2. Прогнозирование эффективности лекарств: моделируя взаимодействие лекарств с целевыми белками или биологическими процессами, машинное обучение позволяет прогнозировать эффективность лекарств. Молекулярные дескрипторы используются в моделях количественного соотношения структура-активность (QSAR) для связи химических структур и биологической активности. Кроме того, сложные корреляции между молекулярными характеристиками и терапевтической эффективностью могут быть зафиксированы с помощью моделей глубокого обучения, таких как графовые сверточные сети (GCN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).
3. Прогнозирование побочных эффектов и толерантности. Алгоритмы машинного обучения могут оценивать переносимость пациентами лечения и предвидеть возможные побочные эффекты лекарств. Эти модели используют несколько источников данных, таких как геномная информация и электронные медицинские карты. Чтобы найти закономерности и связи между фармакологическими свойствами и негативными эффектами, можно использовать методы классификации, такие как деревья решений, наивный байесовский метод и повышение градиента.
4. Оптимизация дозировки: поиск правильной дозировки лекарства необходим для эффективного лечения с наименьшими возможными побочными эффектами. Чтобы предоставить индивидуальные рекомендации по дозировке, модели машинного обучения могут анализировать демографические данные пациентов, генетические профили и клинические данные. Для определения идеальной дозировки лекарства часто используются алгоритмы регрессии, включая линейную регрессию, регрессию опорных векторов и байесовские подходы.
Таблица 1. Сводка нескольких релевантных исследований моделей для прогнозирования дозировки лекарств или концентрации в крови.
https://www.nature.com/articles/s41598-021-85157-x
5. Перепрофилирование и улучшение лекарств. Подходы к машинному обучению помогают находить новые способы терапевтического применения уже одобренных лекарств и улучшать терапевтические результаты. Алгоритмы машинного обучения могут находить перспективные лекарства-кандидаты для повторного использования путем интеграции различных источников данных, таких как сети взаимодействия лекарств и профили заболеваний. В исследованиях по перепрофилированию лекарств часто используются методы матричной факторизации, алгоритмы кластеризации и сетевые методологии.
Наконец, следует отметить, что машинное обучение жизненно важно во многих областях, связанных с наркотиками. Использование различных алгоритмов и подходов способствует быстрой разработке лекарств, прогнозированию их эффективности и побочных эффектов, оптимизации дозировок и перепрофилированию лекарств. Потенциал машинного обучения для продвижения фармацевтических наук и улучшения результатов исследований, связанных с лекарствами, является многообещающим.
