La construcción de un sistema de descubrimiento de fármacos utilizando el aprendizaje automático es un esfuerzo muy complejo, pero los ahorros generales en costos valen completamente la implementación del sistema. El descubrimiento de fármacos puede acelerarse significativamente con un modelo de aprendizaje automático, y es importante tenerlo en cuenta al desarrollar un sistema de descubrimiento de fármacos para compuestos novedosos. La parte más crucial de la construcción de un sistema de descubrimiento de fármacos con aprendizaje automático es crear el algoritmo personalizado para procesar parámetros de predicción precisos para compuestos nuevos e inexplorados.
Estos algoritmos predecirán con precisión todas las interacciones entre las proteínas y las moléculas del fármaco, completamente referenciadas a partir de datos, experimentos o simulaciones preexistentes. Al conectar todas las diversas referencias de entrenamiento, podrá reconstruir y predecir si una molécula de fármaco candidato se unirá efectivamente a las proteínas objetivo con una precisión de hasta el 99%. Esta tecnología es equivalente a predecir, con una precisión casi perfecta, la actividad de cientos de compuestos antes de probarlos realmente, y con solo unas pocas docenas de pruebas para realizar, y por lo tanto, acelerar la detección de moléculas candidatas más de mil veces más rápido que las tradicionales. cálculos
Un enfoque algorítmico es un sistema muy exitoso para predecir la estabilidad de las moléculas orgánicas, así como para administrar las subestructuras relevantes para aplicaciones microelectrónicas. Esta estrategia avanzada se desempeña en una pequeña fracción del esfuerzo computacional requerido con los cálculos mecánicos cuánticos tradicionales. Estos nuevos algoritmos permiten a los investigadores predecir específicamente los comportamientos y funciones de moléculas y proteínas novedosas, y con una gran precisión y esfuerzo computacional, que las compañías farmacéuticas que potencialmente buscan el sistema más nuevo deben comprar una plataforma de descubrimiento de drogas artificialmente inteligente completamente integrada. Con la creciente demanda del mercado para que las compañías farmacéuticas inviertan fuertemente en las tecnologías más nuevas, es esencial encontrar las soluciones más rápidas y menos costosas en el trabajo de descubrimiento de fármacos.
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- Soy gerente de producto no técnico en una empresa de tecnología empresarial. Teniendo en cuenta que la mayoría de los puestos de PM en estos días requieren algunas habilidades técnicas, quiero obtener una mejor comprensión de los roles que juegan los ingenieros de software en las empresas tecnológicas. ¿Dónde comenzaría uno? ¿Debo familiarizarme con lenguajes de programación específicos? ¿O centrarse más en el proceso de cómo se desarrolla el software?
