Harnessing AI and Quantum Computing for Revolutionizing Drug Discovery and Approval Processes: Case Example for Collagen Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Artificial intelligence (AI) and quantum computing will change the course of new drug discovery and approval. By generating computational data, predicting the efficacy of pharmaceuticals, and assessing their safety, AI and quantum computing can accelerate and optimize the process of identifying potential drug candidates. In this viewpoint, we demonstrate how computational models obtained from digital computers, AI, and quantum computing can reduce the number of laboratory and animal experiments; thus, computer-aided drug development can help to provide safe and effective combinations while minimizing the costs and time in drug development. To support this argument, 83 academic publications were reviewed, pharmaceutical manufacturers were interviewed, and AI was used to run computational data for determining the toxicity of collagen as a case example. The research evidence to date has mainly focused on the ability to create computational in silico data for comparison to actual laboratory data and the use of these data to discover or approve newly discovered drugs. In this context, "in silico" describes scientific studies performed using computer algorithms, simulations, or digital models to analyze biological, chemical, or physical processes without the need for laboratory (in vitro) or live (in vivo) experiments. Digital computers, AI, and quantum computing offer unique capabilities to tackle complex problems in drug discovery, which is a critical challenge in pharmaceutical research. Regulatory agents will need to adapt to these new technologies. Regulatory processes may become more streamlined, using adaptive clinical trials, accelerating pathways, and better integrating digital data to reduce the time and cost of bringing new drugs to market. Computational data methods could be used to reduce the cost and time involved in experimental drug discovery, allowing researchers to simulate biological interactions and screen large compound libraries more efficiently. Creating in silico data for drug discovery involves several stages, each using specific methods such as simulations, synthetic data generation, data augmentation, and tools to generate, collect, and affect human interaction to identify and develop new drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».