L'intelligence artificielle dans la conception de médicaments

"AI in Drug Design" est un livre qui explore l'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et de la recherche pharmaceutique. Rédigé par des experts du domaine, il met en lumière les façons innovantes dont l'IA révolutionne le processus de découverte et de conception de médicaments.L'ouvrage se penche sur les différentes techniques et algorithmes d'IA utilisés dans la conception de médicaments, tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'exploration de données. Il montre comment ces techniques sont utilisées pour analyser de vastes quantités de données biologiques et chimiques, accélérant ainsi l'identification et l'optimisation de candidats médicaments potentiels.Les lecteurs auront un aperçu des applications de l'IA dans l'identification des cibles, le criblage virtuel, l'amarrage moléculaire et la conception de médicaments de novo. Les auteurs expliquent comment les algorithmes d'IA peuvent prédire l'activité et la toxicité des composés médicamenteux, ce qui permet aux chercheurs de donner la priorité aux candidats prometteurs et de réduire le temps et les coûts associés aux approches traditionnelles d'essai et d'erreur.

Autorentext

El Dr. Tushar Hrishikesh Jaware es Decano de Investigación y Desarrollo en el Instituto de Tecnología R C Patel de Shirpur. Cuenta con más de 18 años de experiencia académica. Es Supervisor de Doctorado en Ingeniería E&TC en la Universidad del Norte de Maharashtra y DBATU Lonere. Recientemente ha sido galardonado con el Loksatta Tarun Tejankit Puraskar.

Klappentext

"AI in Drug Design" est un livre qui explore l'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et de la recherche pharmaceutique. Rédigé par des experts du domaine, il met en lumière les façons innovantes dont l'IA révolutionne le processus de découverte et de conception de médicaments.L'ouvrage se penche sur les différentes techniques et algorithmes d'IA utilisés dans la conception de médicaments, tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'exploration de données. Il montre comment ces techniques sont utilisées pour analyser de vastes quantités de données biologiques et chimiques, accélérant ainsi l'identification et l'optimisation de candidats médicaments potentiels.Les lecteurs auront un aperçu des applications de l'IA dans l'identification des cibles, le criblage virtuel, l'amarrage moléculaire et la conception de médicaments de novo. Les auteurs expliquent comment les algorithmes d'IA peuvent prédire l'activité et la toxicité des composés médicamenteux, ce qui permet aux chercheurs de donner la priorité aux candidats prometteurs et de réduire le temps et les coûts associés aux approches traditionnelles d'essai et d'erreur.