Artificial Intelligence in Drug Design
Ez a kötet a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás (ML) és a mélytanulás (DL) gyógyszertervezésben való alkalmazását vizsgálja.
A könyv fejezetei leírják, hogy az AI/ML/DL megközelítések hogyan alkalmazhatók a hagyományos gyógyszertervezési megközelítések felgyorsítására és forradalmasítására, mint például: szerkezet- és ligandumalapú, kiterjesztett és többcélú de novo gyógyszertervezés, SAR és big data elemzés, kötődés/hatás előrejelzése, ADMET, farmakokinetika és gyógyszer-célpont tartózkodási idő, precíziós orvoslás és kedvező kémiai szintetikus útvonalak kiválasztása. Mennyire széles körben alkalmazzák ezeket a megközelítéseket, és hol befolyásolják maximálisan a termelékenységet ma és potenciálisan a közeljövőben.
A nagy sikerű Methods in Molecular Biology sorozat formátumában megírt fejezetek tartalmaznak bevezetést az adott témakörökbe, a szükséges szoftverek és eszközök listáját, lépésről lépésre, könnyen reprodukálható modellezési protokollokat, valamint tippeket a hibaelhárításhoz és az ismert buktatók elkerülésére. A korszerű és egyedülálló Mesterséges intelligencia a gyógyszertervezésben értékes forrás a strukturális és molekuláris biológusok, a számítással foglalkozó és gyógyszerkémikusok, a farmakológusok és a gyógyszertervezők számára.
