La réponse humaine aux médicaments a appris à prédire

Le développement de médicaments prend beaucoup de temps. De la recherche du bon composé à l'approbation de la FDA

 encadrement sanitaire de qualitéFood and Drugs) pourrait prendre plus de dix ans et coûter un milliard de dollars. Une équipe de recherche du Graduate Center de la City University of New York a créé un modèle d'intelligence artificielle qui réduit le temps et le coût du processus de développement de médicaments.

Le modèle s'appelle CODE-AE et teste de nouveauxcomposés médicamenteux pour prédire comment ils affecteront les personnes et leur efficacité. Au cours des tests, les scientifiques, quoique théoriquement, ont trouvé des médicaments personnalisés pour plus de 9 000 patients qui permettraient de mieux traiter les maladies des sujets. Les auteurs du développement espèrent que leur méthode accélérera considérablement la découverte de médicaments et de médecine de précision.

Prédiction de réaction précise et fiableLa réponse spécifique d'un patient à un nouveau composé chimique est essentielle à la découverte de traitements sûrs et efficaces et à la sélection d'un médicament existant pour un patient spécifique. Cependant, il n’est pas possible de tester précocement l’efficacité du médicament directement sur des personnes.

Comme analogues, les scientifiques utilisent le cellulaireou des modèles en tissu. L’objectif est d’évaluer l’effet thérapeutique d’une molécule médicamenteuse. Mais l’effet du médicament dans le modèle ne correspond souvent pas à son efficacité et à sa toxicité chez les patients humains. Ce manque de connaissances est un facteur majeur du coût élevé et de la faible productivité du développement de médicaments.

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