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「近年、さまざまな新技術が登場し、臨床試験の登録件数は直線的に増加していますが、毎年の臨床試験の成功率は一定の水準にとどまっています。このことから、私たちは薬を作る上で、安全で効果的な医薬品に戻らなければなりません。 「テクノロジーは単なる手段です。」 人工知能は創薬においてますます重要な役割を果たしており、多面的に医薬品開発プロセスを促進することができます。

データが知識に変わり、医薬品の研究開発に新しいアイデアを提供します

まず、ai は大量のデータを貴重な情報に変換し、科学者が薬の作用機序をより完全に理解できるようにします。たとえば、これまで研究者は主に薬剤候補の有効性と副作用に焦点を当て、薬剤の標的やメカニズムは無視していました。現在、ai テクノロジーは大量の医学文献や生物学的データを使用して薬剤標的データベースを構築できるため、研究者が新しい薬剤標的をより迅速かつ正確に発見できるようになります。

ナレッジグラフが新薬の研究開発の方向性を提供

第二に、ai は既存の多数の研究結果とデータに基づいてナレッジ グラフを構築できます。たとえば、li honlin のチームは、多数の医学文献を分析することで最大の生物医学ナレッジ グラフを構築し、医薬品の研究開発に新たな方向性をもたらしました。 。 これは、科学者が薬物作用のメカニズムを迅速に理解するのに役立つだけでなく、新薬開発の基礎を提供し、開発サイクルを短縮することにも役立ちます。

精密医薬品の研究開発を支援する技術的手段

最後に、ai の適用により、医薬品の研究開発プロセスがより正確かつ効率的に行われます。例えば、aiは大量のデータに基づいて薬の効果を予測し、薬の開発計画を最適化することで、開発期間とコストを短縮することができます。

新しいテクノロジーを取り入れ、医療の本質に立ち返る

医薬品の研究開発プロセスでは、技術的手段が重要な役割を果たします。しかし、安全性と有効性という医療の中核的価値観を忘れてはなりません。 ai技術の発展は医薬品の研究開発に新たな可能性をもたらしましたが、その取り扱いには注意が必要です。

全体として、人工知能テクノロジーの応用は、データを知識に変換し、創薬プロセスを支援することで、医薬品の研究開発の方法を変えています。 これにより、科学者は新たな標的をより迅速かつ正確に発見し、医薬品の研究開発計画を最適化し、最終的に医薬品の研究開発効率を向上させ、医薬品の研究開発コストを削減し、患者により良い医療サービスを提供することができます。