Використання штучного інтелекту (ШІ) для оптимізації синтезу нових фармацевтичних сполук

Abstract

Використання штучного інтелекту для оптимізації синтезу нових фармацевтичних сполук значно прискорило відкриття ліків, знизило витрати і підвищило рівень успішних випробувань завдяки прогнозуванню молекулярних взаємодій з високою точністю. Моделі на основі ШІ, включаючи глибоке навчання (DL), генеративні змагальні мережі (GAN) та моделей навчання з підкріпленням (RL: метод Монте Карло, Байєсівські моделі QSAR і т.д.), дозволяють проводити ефективний молекулярний скринінг, розробку ліків de novo, скорочуючи час, необхідний для синтезу ліків, з років до місяців. Ретросинтетичний аналіз на основі ШІ покращує прогнозування хімічних реакцій, оптимізуючи шляхи синтезу та підвищуючи ефективність фармацевтичного виробництва.The use of artificial intelligence to optimize the synthesis of new pharmaceutical compounds has significantly accelerated drug discovery, reduced costs, and increased the success rate of trials by predicting molecular interactions with high accuracy. AI-based models, including deep learning (DL), generative adversarial networks (GANs), and reinforcement learning (RL: Monte Carlo, Bayesian QSAR models, etc.), enable efficient molecular screening, de novo drug development, and reduce the time required for drug synthesis from years to months. AI-based retrosynthetic analysis improves the prediction of chemical reactions, optimizing synthesis pathways, and increasing the efficiency of pharmaceutical manufacturing.