Cili është roli i IA-së gjeneruese në zbulimin e barnave?

Cili është roli i IA-së Gjenerative në Zbulimin e Barnave?

Përgjigje e shkurtër: IA gjeneruese përshpejton kryesisht zbulimin e hershëm të barnave duke gjeneruar molekula kandidate ose sekuenca proteinash, duke propozuar rrugë sinteze dhe duke nxjerrë në pah hipoteza të testueshme, në mënyrë që ekipet të mund të kryejnë më pak eksperimente "të verbëra". Ajo performon më mirë kur zbaton kufizime të forta dhe vërteton rezultatet; e trajtuar si një orakull, mund të mashtrojë me besim.

Përmbledhjet kryesore:

Përshpejtimi : Përdorni GenAI për të zgjeruar gjenerimin e ideve, pastaj ngushtojeni me filtrim rigoroz.

Kufizimet : Kërkon diapazone të vetive, rregulla të skeletit dhe kufij të risisë para gjenerimit.

Validimi : Trajtojini rezultatet si hipoteza; konfirmojini me analiza dhe modele ortogonale.

Gjurmueshmëria : Regjistroni kërkesat, rezultatet dhe arsyetimin në mënyrë që vendimet të mbeten të auditueshme dhe të rishikueshme.

Rezistencë ndaj keqpërdorimit : Parandaloni rrjedhjet dhe besimin e tepërt me anë të qeverisjes, kontrolleve të aksesit dhe rishikimit njerëzor.

Cili është roli i IA-së gjeneruese në zbulimin e barnave? Infografik

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Roli i IA-së në kujdesin shëndetësor
Si përmirëson IA diagnozën, rrjedhat e punës, kujdesin ndaj pacientit dhe rezultatet.

🔗 A do t’i zëvendësojë inteligjenca artificiale radiologët?
Eksploron se si automatizimi plotëson radiologjinë dhe çfarë mbetet njerëzore.

🔗 A do t’i zëvendësojë inteligjenca artificiale mjekët?
Një vështrim i sinqertë mbi ndikimin e inteligjencës artificiale në punën dhe praktikën e mjekëve.

🔗 Mjetet më të mira laboratorike të IA-së për zbulime shkencore
Mjetet më të mira laboratorike të IA-së për të përshpejtuar eksperimentet, analizat dhe zbulimet.

Roli i IA-së gjeneruese në zbulimin e barnave, me një frymë 😮💨

IA gjeneruese ndihmon ekipet e ilaçeve të krijojnë molekula kandidate, të parashikojnë vetitë, të sugjerojnë modifikime, të propozojnë rrugë sinteze, të eksplorojnë hipoteza biologjike dhe të kompresojnë ciklet e përsëritjes - veçanërisht në zbulimin e hershëm dhe optimizimin e plumbave. Nature 2023 (rishikimi i zbulimit të ligandit) Rishikimi i Elsevier 2024 (modelet gjeneruese në projektimin de novo të ilaçeve)

Dhe po, mund të gjenerojë me siguri gjëra të pakuptimta. Kjo është pjesë e marrëveshjes. Si një praktikant shumë entuziast me një motor raketash. Udhëzues për klinicistët (rreziku i halucinacioneve) npj Digital Medicine 2025 (halucinacioni + korniza e sigurisë)

Pse kjo ka më shumë rëndësi sesa e pranojnë njerëzit 💥

Shumë punë zbulimi është "kërkim". Kërko hapësirën kimike, kërko biologjinë, kërko literaturën, kërko marrëdhëniet strukturë-funksion. Problemi është se hapësira kimike është… në thelb e pafundme. Llogaritë e Kërkimeve Kimike 2015 (hapësira kimike) Irwin & Shoichet 2009 (shkalla e hapësirës kimike)

Mund të kalosh disa jetë duke provuar variacione "të arsyeshme".

IA gjeneruese e zhvendos rrjedhën e punës nga:

  • "Le të testojmë se çfarë mund të mendojmë"

për:

  • "Le të gjenerojmë një grup opsionesh më të madh dhe më të zgjuar, pastaj të testojmë ato më të mirat"

Nuk ka të bëjë me eliminimin e eksperimenteve. Ka të bëjë me zgjedhjen e eksperimenteve më të mira . 🧠 Natyra 2023 (rishikim i zbulimit të ligandeve)

Gjithashtu, dhe kjo nuk është diskutuar sa duhet, i ndihmon ekipet të flasin në disiplina të ndryshme . Kimistë, biologë, njerëz të DMPK, shkencëtarë kompjuterikë… të gjithë kanë modele të ndryshme mendore. Një sistem gjenerues i mirë mund të shërbejë si një bllok i përbashkët skicash. Rishikimi i Frontiers in Drug Discovery 2024

Çfarë e bën një version të mirë të IA-së gjeneruese për zbulimin e barnave? ✅

Jo të gjitha IA-të gjeneruese janë krijuar njësoj. Një version "i mirë" për këtë hapësirë ​​ka më pak të bëjë me demo tërheqëse dhe më shumë me besueshmërinë jo tërheqëse (jo tërheqëse është një virtyt këtu). Nature 2023 (rishikim i zbulimit të ligandit)

Një konfigurim i mirë i IA-së gjeneruese zakonisht ka:

Nëse IA juaj gjeneruese nuk mund të përballojë kufizimet, ajo është në thelb një gjenerator i risive. Argëtim në festa. Më pak argëtim në një program droge.

Ku përshtatet IA gjeneruese në të gjithë procesin e zbulimit të ilaçeve 🧭

Ja harta e thjeshtë mendore. IA gjeneruese mund të kontribuojë në pothuajse çdo fazë, por ajo performon më mirë aty ku përsëritja është e kushtueshme dhe hapësira e hipotezave është e madhe. Nature 2023 (rishikim i zbulimit të ligandit)

Pikat e zakonshme të kontaktit:

Në shumë programe, fitoret më të mëdha vijnë nga integrimi i rrjedhës së punës , jo nga fakti që një model i vetëm është "gjeni". Modeli është motori - tubacioni është makina. Nature 2023 (rishikim i zbulimit të ligandit)

Tabela Krahasuese: qasjet e njohura të IA-së gjeneruese të përdorura në zbulimin e barnave 📊

Një tavolinë paksa e papërsosur, sepse jeta reale është paksa e papërsosur.

Mjet / Qasje Më e mira për (audiencën) Çmime të larta Pse funksionon (dhe kur nuk funksionon)
Gjeneratorë molekulash de novo (SMILES, grafikë) Kimi mjekësore + kimi e komplementuar $$-$$$ I shkëlqyer në eksplorimin e shpejtë të analogëve të rinj 😎 - por mund të nxjerrë në pah edhe të papërshtatshëm të paqëndrueshëm. REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
Gjeneratorë të proteinave / strukturës Ekipet biologjike, biologjia strukturore $$$ Ndihmon në propozimin e sekuencave + strukturave - por "duket e besueshme" nuk është e njëjta gjë me "funksionon" AlphaFold (Nature 2021) RFdiffusion (Nature 2023)
Dizajn molekular në stilin e difuzionit Ekipet e avancuara të ML $$-$$$$ I fortë në kushtëzimin e kufizimit dhe diversitetin - konfigurimi mund të jetë… një gjë e tërë JCIM 2024 (modelet e difuzionit) Rishikimi i difuzionit PMC 2025
Bashkë-pilotët e parashikimit të pronës (kombinimi QSAR + GenAI) DMPK, ekipet e projektit $$ I mirë për triazh dhe renditje - i keq nëse trajtohet si i mirëfilltë 😬 OECD (fusha e zbatueshmërisë) ADMETlab 2.0
Planifikuesit e Retrosintezës Kimia e procesit, CMC $$-$$$ Përshpejton ideimin e itinerarit - ende ka nevojë për njerëz për fizibilitet dhe siguri AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
Kopilotë laboratorikë multimodalë (tekst + të dhëna analizash) Ekipet e përkthimit $$$ I dobishëm për tërheqjen e sinjaleve nëpër grupe të dhënash - i prirur ndaj besimit të tepërt nëse të dhënat janë të paqarta Nature 2024 (efektet e grupeve në imazherinë qelizore) npj Digital Medicine 2025 (multimodale në bioteknologji)
Asistentë të letërsisë dhe hipotezave Të gjithë, në praktikë $ Shkurton shumë kohën e leximit - por halucinacionet mund të jenë të rrëshqitshme, si çorapet që zhduken. Modelet 2025 (LLM në zbulimin e barnave) Udhëzuesi i klinicistëve (halucinacionet)
Modele themelesh të personalizuara në shtëpi Farmaceutikë të mëdhenj, bioteknologji të financuara mirë $$$$ Kontroll + integrim më i mirë - gjithashtu i kushtueshëm dhe i ngadaltë për t’u ndërtuar (më falni, është e vërtetë) Rishikimi i Frontiers in Drug Discovery 2024

Shënime: çmimet ndryshojnë shumë në varësi të shkallës, llogaritjes, licencimit dhe nëse ekipi juaj dëshiron "lidh dhe përdor" apo "le të ndërtojmë një anije kozmike"

Vështrim më nga afër: IA gjeneruese për zbulimin e hiteve dhe dizajnin de novo 🧩

Ky është rasti kryesor i përdorimit: gjeneroni molekula kandidate nga e para (ose nga një skelë) që përputhen me një profil të synuar. Nature Biotechnology 2019 (GENTRL) REINVENT 4

Si funksionon zakonisht në praktikë:

  1. Përcaktoni kufizimet

  2. Gjeneroni kandidatë

  3. Filtro në mënyrë agresive

  4. Zgjidhni një grup të vogël për sintezë

    • njerëzit ende zgjedhin, sepse ndonjëherë mund të nuhasin gjëra pa kuptim

E vërteta e çuditshme: vlera nuk është vetëm "molekulat e reja". Janë molekulat e reja që kanë kuptim për kufizimet e programit tuaj . Kjo pjesë e fundit është gjithçka. Natyra 2023 (rishikimi i zbulimit të ligandit)

Gjithashtu, një ekzagjerim i lehtë që vjen: kur bëhet mirë, mund të të duket sikur ke punësuar një ekip kimistësh të rinj të palodhur që nuk flenë kurrë dhe nuk ankohen kurrë. Nga ana tjetër, ata gjithashtu nuk e kuptojnë pse një strategji specifike mbrojtjeje është një makth, kështu që… ekuilibër 😅.

Vështrim më nga afër: Optimizimi i klientëve potencialë me IA gjeneruese (akordimi me shumë parametra) 🎛️

Optimizimi i klientëve potencialë është vendi ku ëndrrat ndërlikohen.

Ju dëshironi:

  • fuqia lart

  • selektiviteti lart

  • stabiliteti metabolik rritet

  • tretshmëria lart

  • sinjalet e sigurisë janë ulur

  • përshkueshmëria "pikërisht e duhur"

  • DHE të jetë ende i sintetizueshëm

Ky është optimizimi klasik me shumë objektiva. IA gjeneruese është jashtëzakonisht e mirë në propozimin e një sërë zgjidhjesh kompromisi në vend që të pretendojë se ekziston një përbërje e përsosur. REINVENT 4 Elsevier 2024 (modele gjeneruese)

Mënyra praktike se si ekipet e përdorin atë:

  • Sugjerim analog : "Bëni 30 variante që zvogëlojnë pastrimin, por ruajnë fuqinë"

  • Skanim zëvendësues : eksplorim i udhëhequr në vend të numërimit me forcë brutale

  • Kërcimi në skelë : kur një bërthamë godet një mur (toks, IP ose stabilitet)

  • Sugjerime shpjeguese : “Ky grup polar mund të ndihmojë tretshmërinë, por mund të dëmtojë përshkueshmërinë” (jo gjithmonë e saktë, por e dobishme)

Një paralajmërim: parashikuesit e vetive mund të jenë të brishtë. Nëse të dhënat tuaja të trajnimit nuk përputhen me serinë tuaj kimike, modeli mund të jetë me siguri i gabuar. Si, shumë i gabuar. Dhe nuk do të skuqet. Parimet e validimit QSAR të OECD-së (fusha e zbatueshmërisë) Weaver 2008 (fusha e zbatueshmërisë QSAR)

Vështrim më i afërt: ADMET, toksiciteti dhe shqyrtimi "ju lutem mos e ndërprisni programin" 🧯

ADMET është vendi ku shumë kandidatë dështojnë në heshtje. IA gjeneruese nuk zgjidh problemet e biologjisë, por mund të zvogëlojë gabimet e shmangshme. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (largim nga puna)

Role të zakonshme:

  • parashikimi i pasigurive metabolike (vendet e metabolizmit, tendencat e pastrimit)

  • sinjalizimi i motiveve të mundshme të toksicitetit (alarmime, ndërmjetës reaktivë)

  • vlerësimi i diapazoneve të tretshmërisë dhe përshkueshmërisë

  • duke sugjeruar modifikime për të zvogëluar rrezikun e hERG ose për të përmirësuar stabilitetin 🧪 FDA (ICH E14/S7B Pyetje dhe Përgjigje) EMA (ICH E14/S7B përmbledhje)

Modeli më efektiv tenton të duket kështu: përdorni GenAI për të propozuar opsione, por përdorni modele dhe eksperimente të specializuara për të verifikuar.

IA gjeneruese është motori i ideimit. Validimi ende ekziston në analiza.

Vështrim më nga afër: IA gjeneruese për biologjinë dhe inxhinierinë e proteinave 🧬✨

Zbulimi i ilaçeve nuk është vetëm molekula të vogla. IA gjeneruese përdoret gjithashtu për:

Gjenerimi i proteinave dhe sekuencave mund të jetë i fuqishëm sepse "gjuha" e sekuencave përputhet çuditërisht mirë me metodat ML. Por ja ku është historia e rastësishme: përputhet mirë… derisa nuk përputhet. Sepse imunogjeniteti, shprehja, modelet e glikozilimit dhe kufizimet e zhvillimit mund të jenë brutale. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

Pra, konfigurimet më të mira përfshijnë:

  • filtra të zhvillimit

  • vlerësimi i rrezikut të imunogjenitetit

  • kufizimet e prodhueshmërisë

  • sythe laboratorike të lagështa për përsëritje të shpejtë 🧫

Nëse i anashkalon ato, do të marrësh një sekuencë të mrekullueshme që sillet si një divë në prodhim.

Vështrim më nga afër: Planifikimi i sintezës dhe sugjerimet për retrosintezën 🧰

IA gjeneruese po futet tinëzisht edhe në operacionet kimike, jo vetëm në ideimin e molekulave.

Planifikuesit e retrosintezës mund të:

  • propozoni rrugë për në një përbërës të synuar

  • sugjeroni materiale fillestare të disponueshme komercialisht

  • renditni rrugët sipas numrit të hapave ose fizibilitetit të perceptuar

  • ndihmoni kimistët të përjashtojnë shpejt idetë "të lezetshme, por të pamundura" AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

Kjo mund të kursejë kohë reale, veçanërisht kur eksploroni shumë struktura kandidate. Megjithatë, njerëzit kanë shumë rëndësi këtu sepse:

  • ndryshimet në disponueshmërinë e reagentëve

  • Shqetësimet për sigurinë dhe shkallën janë reale

  • Disa hapa duken mirë në letër, por dështojnë vazhdimisht

Një metaforë jo shumë e përsosur, por do ta përdor gjithsesi: retrosinteza. IA është si një GPS që është kryesisht i saktë, përveçse ndonjëherë të çon përmes një liqeni dhe këmbëngul se është një rrugë e shkurtër. 🚗🌊 Coley 2017 (retrosintezë e asistuar nga kompjuteri)

Të dhëna, modele multimodale dhe realiteti i çrregullt i laboratorëve 🧾🧪

IA gjeneruese i do të dhënat. Laboratorët prodhojnë të dhëna. Në letër, kjo tingëllon e thjeshtë.

Ha. Jo.

Të dhënat reale të laboratorit janë:

Sistemet gjeneruese multimodale mund të kombinojnë:

Kur funksionon, është fantastike. Mund të zbulosh modele jo të dukshme dhe të propozosh eksperimente që një specialist i vetëm mund t’i humbasë.

Kur dështon, dështon në heshtje. Nuk e përplas derën. Thjesht të shtyn drejt një përfundimi të gabuar dhe të sigurt. Kjo është arsyeja pse qeverisja, validimi dhe rishikimi i fushës nuk janë opsionale. Udhëzuesi i klinicistëve (halucinacionet) npj Mjekësia Dixhitale 2025 (halucinacioni + korniza e sigurisë)

Rreziqet, kufizimet dhe seksioni "mos u mashtroni nga prodhimi i rrjedhshëm" ⚠️

Nëse mbani mend vetëm një gjë, mbani mend këtë: IA gjeneruese është bindëse. Mund të tingëllojë e saktë ndërkohë që është e gabuar. Udhëzues për klinicistët (halucinacione)

Rreziqet kryesore:

Zbutjet që ndihmojnë në praktikë:

  • mbajini njerëzit në ciklin e vendimmarrjes

  • kërkesa dhe rezultate të regjistrit për gjurmueshmëri

  • validoni me metoda ortogonale (teste, modele alternative)

  • zbatoni automatikisht kufizimet dhe filtrat

  • trajtojini rezultatet si hipoteza, jo si tableta të së vërtetës. Udhëzimi i OECD QSAR

IA gjeneruese është një mjet elektrik. Mjetet elektrike nuk të bëjnë zdrukthëtar… ato thjesht bëjnë gabime më shpejt nëse nuk e di çfarë po bën.

Si e përvetësojnë ekipet inteligjencën artificiale gjeneruese pa kaos 🧩🛠️

Ekipet shpesh duan ta përdorin këtë pa e shndërruar organizatën në një panair shkencor. Një rrugë praktike për adaptim duket kështu:

Gjithashtu, mos e nënvlerësoni kulturën. Nëse kimistët mendojnë se inteligjenca artificiale po u imponohet, do ta injorojnë atë. Nëse u kursen kohë dhe respekton ekspertizën e tyre, do ta përvetësojnë shpejt. Njerëzit janë qesharakë në këtë mënyrë 🙂.

Cili është roli i IA-së gjeneruese në Zbulimin e Barnave kur zmadhoni pamjen? 🔭

Nëse e zmadhojmë, roli nuk është "zëvendësimi i shkencëtarëve". Është "zgjerimi i bandwidth-it shkencor". Nature 2023 (rishikimi i zbulimit të ligandit)

Ndihmon ekipet:

  • eksploroni më shumë hipoteza në javë

  • propozoni më shumë struktura kandidate për cikël

  • prioritizoni eksperimentet në mënyrë më inteligjente

  • kompresoni ciklet e përsëritjes midis projektimit dhe testimit

  • ndajnë njohuritë nëpër silose Modelet 2025 (LLM në zbulimin e barnave)

Dhe ndoshta pjesa më e nënvlerësuar: ju ndihmon të mos e humbni kreativitetin e kushtueshëm njerëzor në detyra të përsëritura. Njerëzit duhet të mendojnë për mekanizmin, strategjinë dhe interpretimin - jo të kalojnë ditë të tëra duke gjeneruar lista variantesh me dorë. Nature 2023 (rishikim i zbulimit të ligandëve)

Pra, po, roli i IA-së gjeneruese në Zbulimin e Barnave është një përshpejtues, një gjenerator, një filtër dhe nganjëherë një shkaktar problemesh. Por një rol i vlefshëm.

Përmbledhje përmbyllëse 🧾✅

IA gjeneruese po bëhet një aftësi thelbësore në zbulimin modern të barnave, sepse mund të gjenerojë molekula, hipoteza, sekuenca dhe rrugë më shpejt se njerëzit - dhe mund t'i ndihmojë ekipet të zgjedhin eksperimente më të mira. Rishikimi i Frontiers in Drug Discovery 2024 Nature 2023 (rishikimi i zbulimit të ligandit)

Pikëza përmbledhëse:

Nëse e trajton si një bashkëpunëtor - jo si një orakull - ai mund t'i çojë vërtet programet përpara. Dhe nëse e trajton si një orakull... mund të përfundosh duke ndjekur përsëri atë GPS në liqen. 🚗🌊

Pyetje të shpeshta

Cili është roli i inteligjencës artificiale gjeneruese në zbulimin e barnave?

IA gjeneruese kryesisht zgjeron kanalin e ideve në zbulimin e hershëm dhe optimizimin e potencialit duke propozuar molekula kandidate, sekuenca proteinash, rrugë sinteze dhe hipoteza biologjike. Vlera është më pak në "zëvendësimin e eksperimenteve" dhe më shumë në "zgjedhjen e eksperimenteve më të mira" duke gjeneruar shumë opsione dhe më pas duke filtruar fort. Funksionon më mirë si një përshpejtues brenda një fluksi pune të disiplinuar, jo si një vendimmarrës i pavarur.

Ku funksionon më mirë IA gjeneruese në të gjithë procesin e zbulimit të barnave?

Ai tenton të ofrojë vlerën më të madhe aty ku hapësira e hipotezave është e gjerë dhe përsëritja është e kushtueshme, siç janë identifikimi i goditjeve, dizajni de novo dhe optimizimi i kontakteve. Ekipet e përdorin gjithashtu atë për triazhin ADMET, sugjerimet e retrosintezës dhe mbështetjen e literaturës ose hipotezave. Fitimet më të mëdha zakonisht vijnë nga integrimi i gjenerimit me filtra, pikëzimi dhe rishikimi njerëzor, në vend që të pritet që një model i vetëm të jetë "i zgjuar"

Si i vendosni kufizimet në mënyrë që modelet gjeneruese të mos prodhojnë molekula të padobishme?

Një qasje praktike është përcaktimi i kufizimeve para gjenerimit: diapazoni i vetive (si tretshmëria ose objektivat logP), rregullat e skeletit ose nënstrukturës, tiparet e vendit të lidhjes dhe kufijtë e risisë. Pastaj zbatohen filtrat e kimisë medicinale (duke përfshirë PAINS/grupet reaktive) dhe kontrollet e sintetizimit. Gjenerimi i kufizimit të parë është veçanërisht i dobishëm me dizajnin molekular të stilit të difuzionit dhe kornizat si REINVENT 4, ku mund të kodohen qëllime me shumë objektiva.

Si duhet që ekipet të vërtetojnë rezultatet e GenAI për të shmangur halucinacionet dhe vetëbesimin e tepërt?

Trajtojeni çdo rezultat si një hipotezë, jo si një përfundim, dhe validojeni me analiza dhe modele ortogonale. Çiftëzoni gjenerimin me filtrim agresiv, lidhje ose pikëzim aty ku është e përshtatshme, dhe kontrolle të fushës së zbatueshmërisë për parashikuesit e stilit QSAR. Bëjeni pasigurinë të dukshme kur është e mundur, sepse modelet mund të jenë të gabuara me besim në kiminë jashtë shpërndarjes ose pretendime biologjike të paqëndrueshme. Rishikimi nga njeriu në ciklin e punës mbetet një veçori thelbësore e sigurisë.

Si mund ta parandaloni rrjedhjen e të dhënave, rrezikun e IP-së dhe rezultatet e "memorizuara"?

Përdorni kontrolle qeverisjeje dhe aksesi në mënyrë që detajet e ndjeshme të programit të mos vendosen rastësisht në kërkesa dhe regjistroni kërkesat/rezultatet për auditim. Zbatoni kontrollet e risisë dhe ngjashmërisë në mënyrë që kandidatët e gjeneruar të mos qëndrojnë shumë afër përbërjeve të njohura ose rajoneve të mbrojtura. Mbani rregulla të qarta në lidhje me të dhënat që lejohen në sistemet e jashtme dhe preferoni mjedise të kontrolluara për punë me ndjeshmëri të lartë. Rishikimi njerëzor ndihmon në kapjen e hershme të sugjerimeve "shumë të njohura".

Si përdoret IA gjeneruese për optimizimin e klientëve potencialë dhe akordimin me shumë parametra?

Në optimizimin e potencialit, IA gjeneruese është e vlefshme sepse mund të propozojë zgjidhje të shumëfishta kompromisi në vend që të ndjekë një përbërje të vetme "perfekte". Flukset e zakonshme të punës përfshijnë sugjerimin analog, skanimin e udhëhequr të zëvendësuesve dhe kalimin nga njëra te tjetra në tjetrën kur kufizimet e fuqisë, toksicitetit ose IP-së bllokojnë progresin. Parashikuesit e vetive mund të jenë të brishtë, kështu që ekipet zakonisht i rendisin kandidatët me modele të shumëfishta dhe më pas i konfirmojnë opsionet më të mira eksperimentalisht.

A mund të ndihmojë IA gjeneruese edhe me produktet biologjike dhe inxhinierinë e proteinave?

Po - ekipet e përdorin atë për gjenerimin e sekuencave të antitrupave, ide për maturimin e afinitetit, përmirësime të stabilitetit dhe eksplorimin e enzimave ose peptideve. Gjenerimi i proteinave/sekuencave mund të duket i besueshëm pa qenë i zhvilluar, kështu që është e rëndësishme të aplikohen filtra të zhvillimueshmërisë, imunogjenitetit dhe prodhueshmërisë. Mjetet strukturore si AlphaFold mund të mbështesin arsyetimin, por "struktura e besueshme" ende nuk është provë e shprehjes, funksionit ose sigurisë. Laqet e laboratorit të lagësht mbeten thelbësore.

Si e mbështet inteligjenca artificiale gjenerative planifikimin e sintezës dhe retrosintezën?

Planifikuesit e retrosintezës mund të sugjerojnë rrugë, materiale fillestare dhe renditje rrugësh për të përshpejtuar ideimin dhe për të përjashtuar shpejt rrugët e pamundura. Mjetet dhe qasjet si planifikimi në stilin AiZynthFinder janë më efektive kur shoqërohen me kontrolle të fizibilitetit në botën reale nga kimistët. Disponueshmëria, siguria, kufizimet e shkallëzimit dhe "reaksionet në letër" që dështojnë në praktikë ende kërkojnë gjykim njerëzor. E përdorur në këtë mënyrë, kursen kohë pa pretenduar se kimia është zgjidhur.

Referencat

  1. Natyra - Rishikimi i zbulimit të ligandit (2023) - nature.com

  2. Bioteknologjia e Natyrës - GENTRL (2019) - nature.com

  3. Natyra - AlphaFold (2021) - nature.com

  4. Natyra - RFdiffusion (2023) - nature.com

  5. Bioteknologjia e Natyrës - Gjeneratori i Proteinave (2024) - nature.com

  6. Nature Communications - Efektet e serisë në imazherinë qelizore (2024) - nature.com

  7. Mjekësia Dixhitale npj - Halucinacioni + korniza e sigurisë (2025) - nature.com

  8. Mjekësia Dixhitale npj - Multimodale në bioteknologji (2025) - nature.com

  9. Shkencë - ProteinMPNN (2022) - science.org

  10. Modelet Qelizore - LLM në zbulimin e barnave (2025) - cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) - Modele gjenerative në dizajnin de novo të barnave (2024) - sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) - Vogt (2023): shqetësime për risinë/unikën - sciencedirect.com

  13. Analiza e Imazheve Mjekësore (ScienceDirect) - IA Multimodale në mjekësi (2025) - sciencedirect.com

  14. PubMed Central - Udhëzues për klinicistët (rreziku i halucinacioneve) - nih.gov

  15. Llogaritë e Kërkimeve Kimike (Publikimet ACS) - Hapësira Kimike (2015) - acs.org

  16. PubMed Central - Irwin & Shoichet (2009): shkalla e hapësirës kimike - nih.gov

  17. Kufijtë në Zbulimin e Barnave (PubMed Central) - Rishikimi (2024) - nih.gov

  18. Revista e Informacionit dhe Modelimit Kimik (Publikimet ACS) - Modelet e difuzionit në dizajnin de novo të barnave (2024) - acs.org

  19. PubMed Central - REINVENT 4 (kornizë e hapur) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (ADMET i hershëm ka rëndësi) - nih.gov

  21. OECD - Parimet për Validimin për Qëllime Rregullatore të Modeleve (Q)SAR - oecd.org

  22. OECD - Dokument udhëzues mbi validimin e modeleve (Q)SAR - oecd.org

  23. Llogaritë e Kërkimeve Kimike (Publikimet ACS) - Planifikimi i sintezës së ndihmuar nga kompjuteri / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ACS Central Science (Publikimet ACS) - Retrosinteza e asistuar nga kompjuteri (Coley, 2017) - acs.org

  25. PubMed Central - AiZynthFinder (2020) - nih.gov

  26. PubMed - Lipinski: Konteksti i Rregullit të 5-shit - nih.gov

  27. Revista e Kimisë Mjekësore (Publikimet ACS) - Baell & Holloway (2010): DHIMBJE - acs.org

  28. PubMed - Waring (2015): zhdukje - nih.gov

  29. PubMed - Rives (2021): modele të gjuhës së proteinave - nih.gov

  30. PubMed Central - Leek et al. (2010): efektet e serisë - nih.gov

  31. PubMed Central - Rishikimi i Diffusion (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 dhe S7B: vlerësim klinik dhe joklinik i zgjatjes së intervalit QT/QTc dhe potencialit proaritmik (Q&A) - fda.gov

  33. Agjencia Evropiane e Barnave - Përmbledhje e udhëzimit ICH E14/S7B - europa.eu

  34. USENIX - Carlini et al. (2021): nxjerrja e të dhënave të trajnimit nga modelet gjuhësore - usenix.org

  35. Universiteti i Edinburgut – Shërbimet e Kërkimit Dixhital - Burim i fletores elektronike të laboratorit (ELN) - ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): Zbatueshmëria e domenit QSAR - sciencedirect.com

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh

Kthehu te blogu