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L'intelligence artificielle (IA) est apparue comme une force transformatrice dans la découverte de médicaments, révolutionnant l'approche de l'industrie biopharmaceutique quant au développement de nouvelles thérapies. Cet article fournit une vue d'ensemble complète de la découverte de médicaments pilotée par l'IA, en se concentrant sur ses applications pour accélérer le développement de traitements innovants. Nous examinons les technologies fondamentales d'IA employées dans la découverte de médicaments, notamment les algorithmes de machine learning, les architectures de deep learning et les techniques de traitement automatique du langage naturel. L'article analyse l'intégration de l'IA à différentes étapes du pipeline de découverte de médicaments, de l'identification des cibles à la conception des essais cliniques, mettant en évidence des améliorations significatives en termes d'efficacité et de précision. Nous explorons l'impact du big data sur la découverte de médicaments pilotée par l'IA, en discutant des défis et des opportunités présentés par l'intégration de données multi-omiques, l'exploration des dossiers médicaux électroniques et la nécessité d'une standardisation des données. L'étude aborde également les considérations éthiques et les défis réglementaires associés à la mise en œuvre de l'IA dans le développement de médicaments. Enfin, nous présentons les tendances émergentes et les perspectives de l'IA dans le domaine biopharmaceutique, en soulignant l'importance des écosystèmes collaboratifs et le potentiel de l'IA pour révolutionner la médecine personnalisée. Cette revue synthétise la recherche actuelle et les pratiques industrielles, offrant un aperçu du potentiel transformateur de l'IA dans la découverte de médicaments et des défis à relever pour réaliser son plein potentiel. Mots-clés : Intelligence artificielle, Découverte de médicaments, Biopharmaceutiques, Machine Learning.
Huang et al. (Fri,) ont étudié cette question.