予測することを学んだ薬物に対する人間の反応

医薬品の開発には長い時間がかかります。適切な化合物の発見から FDA の承認まで

品質の衛生管理食品と医薬品) には 10 年以上かかり、費用は 10 億ドルかかる可能性があります。ニューヨーク市立大学大学院センターの研究チームは、医薬品開発プロセスの時間とコストを削減する人工知能モデルを作成しました。

このモデルは CODE-AE と呼ばれ、新しいものをテストします。医薬品の化合物が人々にどのような影響を与えるか、そしてその有効性を予測します。実験中、科学者たちは、理論上ではあるが、被験者の病気をより効果的に治療できる9,000人以上の患者向けの個別化薬を発見した。開発の著者らは、彼らの手法により医薬品や精密医療の発見が大幅にスピードアップされることを期待している。

正確で信頼性の高い反応予測新しい化合物に対する特定の患者の反応は、安全で効果的な治療法の発見と、特定の患者に対する既存の薬剤の選択にとって重要です。しかし、人に対する直接の薬の有効性を早期にテストすることは不可能です。

科学者は類似物として細胞を使用します。またはファブリックモデル。目標は、薬物分子の治療効果を評価することです。しかし、モデルにおける薬剤の効果は、人間の患者における薬剤の有効性や毒性と相関しないことがよくあります。この知識のギャップは、医薬品開発の高コストと低生産性の主な要因です。

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