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Enregistrement W4410062596 · doi:10.63471/am24001

AI in Drug Discovery for Antimicrobial Resistance: Combating the Silent Pandemic

2024· article· en· W4410062596 sur OpenAlexaff
Mia Md Tofayel Gonee Manik, Sadia Islam Nilima, Mushtaq Hussain, Jarin Tias Meraj, Toufiqur Rahman Tonmoy, Rokeya Khatun Shorna, Oli Ahammed Sarker

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Medical Sciences and Artificial Intelligence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicAntimicrobialAntimicrobial drugDrug resistanceVirologyAntibiotic resistanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DrugDrug discoveryMedicineBiologyMicrobiologyAntibioticsInfectious disease (medical specialty)PharmacologyBioinformaticsInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is a serious threat to global health and could render efforts aimed at keeping antibiotics working and killing millions of people each year ineffective. The presence of these weaknesses and our deficiencies in predicting potential drug targets opens new machine-learning fronts to the field of drug discovery, and they will likely deliver novel antibiotic drug leads (as well as repurposing of existing drugs). AI combating AMR: This study applies to algorithmic identification of effective compounds, prediction of resistance patterns, and computational drug repurposing. The results show that AI can do a lot to bring the discovery process and spending to an optimum state while improving specificity in combating AMR. We can integrate AI into drug discovery to slow the silent AMR pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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