یادگیری ماشین به عنوان یکی از تکنولوژی‌های پیشرفته در توسعه دارو، به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد و نقش مهمی در بهبود فرآیندهای کشف و توسعه دارو دارد. این فناوری می‌تواند از طریق تحلیل داده‌های گسترده و پیچیده، الگوها و ارتباطات جدیدی را کشف کند که به تسریع و بهبود فرآیندهای مختلف از کشف مولکول‌های جدید تا ارزیابی کارایی و ایمنی داروها کمک می‌کند.

توسعه دارو فرایندی پرهزینه و اغلب بی‌ثمر است که بسیاری از داروها به مراحل آزمایشات بالینی نمی‌رسند و تعداد کمی از آن‌ها توسط FDA تایید می‌شوند. یادگیری ماشینی با پردازش حجم عظیمی از داده‌های بیوشیمیایی حاصل از تکنیک‌های توالی‌یابی با بازده بالا، فرآیند کشف دارو را بهینه‌تر می‌کند. یادگیری ماشینی از طریق شبکه‌های عصبی به تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها می‌پردازد و به چندین نوع تقسیم می‌شود: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

در زمینه توسعه دارو، روش‌های بینایی ماشینی و یادگیری فعال برای تحلیل و انتخاب آزمایش‌های مؤثرتر استفاده می‌شوند. همکاری‌های مختلفی بین شرکت‌های داروسازی برای صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش کارایی در توسعه دارو شکل گرفته است، از جمله همکاری Pfizer با سیستم IBM Watson و Genentech با پلتفرم یادگیری ماشینی GNS Healthcare. این فناوری‌ها به شناسایی و تأیید داروهای جدید، و همچنین توسعه درمان‌های هدفمندتر کمک می‌کنند.

با این حال، یادگیری ماشینی با چالش‌هایی نیز مواجه است، از جمله وابستگی به داده‌های ورودی معتبر و نمایشی، و عدم توانایی کامل در توضیح عملکرد مدل‌ها. این مسائل می‌توانند باعث نتایج نامناسب و عدم اطمینان در تصمیم‌گیری‌های حیاتی شوند.

   مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند تعاملات بین داروها و پروتئین‌ها را پیش‌بینی کنند، که این امر برای درک مکانیزم‌های مولکولی و یافتن اهداف دارویی جدید حیاتی است. این روش‌ها می‌توانند داده‌های ساختار شیمیایی، شبکه‌های تعامل دارو-پروتئین و داده‌های توالی ژنومی را یکپارچه کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند.

یادگیری ماشین با تسهیل فرآیندهای پیچیده و بهبود دقت پیش‌بینی‌ها، نقش مهمی در آینده توسعه داروها ایفا خواهد کرد و می‌تواند به کشف درمان‌های جدید و بهبود کارایی و ایمنی داروهای موجود کمک کند.

منبع: کلیک کنید.