Künstliche Intelligenz in der Medikamentenentwicklung

"AI in Drug Design" ist ein Buch, das die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und pharmazeutischer Forschung untersucht. Es wurde von Experten auf diesem Gebiet geschrieben und beleuchtet die innovativen Wege, auf denen KI den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung revolutioniert.Das Buch befasst sich mit verschiedenen KI-Techniken und -Algorithmen, die in der Arzneimittelentwicklung eingesetzt werden, wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Data Mining. Es zeigt, wie diese Techniken zur Analyse großer Mengen biologischer und chemischer Daten eingesetzt werden, um die Identifizierung und Optimierung potenzieller Arzneimittelkandidaten zu beschleunigen.Die Leser erhalten Einblicke in die Anwendungen von KI bei der Identifizierung von Targets, virtuellem Screening, molekularem Docking und De-novo-Wirkstoffdesign. Die Autoren erörtern, wie KI-Algorithmen die Aktivität und Toxizität von Wirkstoffen vorhersagen können, so dass Forscher vielversprechende Kandidaten priorisieren und den Zeit- und Kostenaufwand reduzieren können, der mit herkömmlichen Trial-and-Error-Ansätzen verbunden ist.

Autorentext

Tushar Hrishikesh Jaware est doyen de la recherche et du développement à l'Institut de technologie R C Patel de Shirpur. Il a plus de 18 ans d'expérience universitaire. Il est directeur de thèse en ingénierie E&TC à la North Maharashtra University et à la DBATU Lonere. Il a récemment reçu le Loksatta Tarun Tejankit Puraskar.

Klappentext

"AI in Drug Design" ist ein Buch, das die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und pharmazeutischer Forschung untersucht. Es wurde von Experten auf diesem Gebiet geschrieben und beleuchtet die innovativen Wege, auf denen KI den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung revolutioniert.Das Buch befasst sich mit verschiedenen KI-Techniken und -Algorithmen, die in der Arzneimittelentwicklung eingesetzt werden, wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Data Mining. Es zeigt, wie diese Techniken zur Analyse großer Mengen biologischer und chemischer Daten eingesetzt werden, um die Identifizierung und Optimierung potenzieller Arzneimittelkandidaten zu beschleunigen.Die Leser erhalten Einblicke in die Anwendungen von KI bei der Identifizierung von Targets, virtuellem Screening, molekularem Docking und De-novo-Wirkstoffdesign. Die Autoren erörtern, wie KI-Algorithmen die Aktivität und Toxizität von Wirkstoffen vorhersagen können, so dass Forscher vielversprechende Kandidaten priorisieren und den Zeit- und Kostenaufwand reduzieren können, der mit herkömmlichen Trial-and-Error-Ansätzen verbunden ist.