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Le premier tourillon publie le numéro spécial sur apprendre profondément pour la découverte de médicaments et le développement de biomarqueur

Tandis que les nombreux concepts dans l'artificial intelligence remontent au 20ème siècle, la révolution en apprenant profondément commencé vers 2014-2015 quand les systèmes d'AI ont commencé à surpasser des êtres humains dans beaucoup de tâches s'échelonnant à partir des jeux vidéos et de la reconnaissance d'image à piloter autonome. Le concept des réseaux antagonistes génératifs (GANs) a été seulement introduit en 2014 et est allé courant principal en 2016 avec la publication des premières images « AI-imaginées » produites utilisant GANs de langage naturel. Cependant, en raison de l'écartement dans des compétences de domaine entre les pharmaciens, les biologistes, et les scientifiques de la deuxième génération d'AI et la validation prolongée fait un cycle, seulement aujourd'hui nous commençons à remarquer le bouturage d'apprendre profondément dans ces inducteurs. Tandis qu'il y a toujours un écartement dans des compétences de domaine dans la biologie et la chimie dans la communauté d'apprentissage automatique, elle se ferme rapidement et beaucoup d'avances propagent dans la découverte de médicaments et le développement de biomarqueur. Le numéro spécial sur apprendre profondément pour la découverte de médicaments et le développement de biomarqueur fournit une synthèse des applications récentes de l'AI moderne.

Aujourd'hui, le médicament d'Insilico, un des leaders de l'industrie jetant un pont sur apprendre profondément pour la biologie, chimie et médicament digital, a annoncé la publication d'un numéro spécial consacré « à Learing profond pour la découverte de médicaments et le développement de biomarqueur » dans un des tourillons d'industrie de haut célébrant son 15ème anniversaire publié par la société chimique américaine, pharmacie moléculaire. Le numéro spécial commence par un article par le CEO et fondateur du médicament d'Insilico, Alex Zhavoronkov, PhD, intitulé « artificial intelligence pour la découverte de médicaments, développement de biomarqueur, et rétablissement de chimie nouvelle ».

« Le numéro spécial a consacré à apprendre profondément pour la découverte de médicaments et le développement de biomarqueur rassemble les cotisations apportées par certains des premiers universitaires et experts industriels. Le ramassage de papiers dans le numéro spécial peut fournir une introduction rapide dans l'inducteur et particulièrement dans la chimie générative. Nous sommes très heureux de voir ce numéro spécial », avons dit Alex Zhavoronkov, PhD, fondateur, et Président de médicament d'Insilico.

Le numéro spécial est en grande partie concentré sur la chimie générative utilisant GANs et l'apprentissage par renforcement (RL) pour le modèle moléculaire de novo. Certains des articles, y compris « l'Autoencoder antagoniste conditionnel empêtré (ECAAE) pour la découverte de médicaments de novo » expliquent pour la première fois la validation expérimentale des molécules produites utilisant ces architectures. ECAAE a été employé pour produire d'un inhibiteur nouvel de la kinase 3 (JAK3) de Janus, impliqué dans l'arthrite rhumatoïde, le psoriasis, et le vitiligo. La molécule découverte a été vérifiée in vitro et a expliqué de forte activité et la sélectivité.

La pharmacie moléculaire est l'un des premiers tourillons pour identifier la tendance en apprenant profondément pour la biomédecine avec la publication du premier exposé synoptique sur ce sujet apparaissant en 2016.