Application of Artificial Intelligence in Drug Repurposing: A mini-review
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: This study aims at the advancement of extra-ordinary biomedical data (genomics, proteomics, metabolomics, drug libraries, and patient care data), evolution of supercomputers, and continuous development of new algorithms that lead to a generous revolution in artificial intelligence (AI). Currently, many biotech and pharmaceutical companies made reasonable investments in and have co-operation with AI companies increasing the chance of better healthcare tools development, includes biomarker and drug target identification, designing a new class of drugs and drug repurposing. Thus, the study is intended to project the pros and cons of AI in the application of drug repositioning. Methods: Using the search term “AI” and “drug repurposing” the relevant literature retrieved and reviewed from different sources includes PubMed, Google Scholar, and Scopus. Results: Drug discovery is a lengthy process; however, leveraging the AI approaches in drug repurposing via quick virtual screening may enhance and speed-up the identification of potential drug candidates against communicable and non-communicable diseases. Therefore, in this mini-review, we have discussed different algorithms, tools and techniques, advantages, limitations on predicting the target in repurposing a drug. Conclusions: AI technology in drug repurposing with the association of pharmacology can efficiently identify drug candidates against pandemic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».