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药物开发

谷歌 AI 发布 TxGemma:全新大规模语言模型助力药物开发

谷歌 AI 发布 TxGemma:全新大规模语言模型助力药物开发
药物开发是一个复杂且成本高昂的过程，伴随着高失败率和漫长的开发周期。 传统的药物发现过程需要从靶点识别到临床试验的各个阶段进行大量的实验验证，这往往消耗大量的时间和资源。 然而，随着计算方法，特别是机器学习和预测建模的兴起，这一过程有望得到优化。
3/28/2025 2:32:00 PM
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新型人工智能软件有望加速药物开发进程

新型人工智能软件有望加速药物开发进程
药物发现与开发是药理研究中的关键环节，然而目前这一过程仍然依赖大量动物实验。 动物实验不仅面临伦理问题，还昂贵且耗时。 为了降低这些问题的影响，德国康斯坦茨大学的帕特里克・穆勒教授及其团队正在研发一种名为 “EmbryoNet-AI” 的自动化评估方法，旨在取代传统的动物实验，极大提升药物开发的效率。
1/24/2025 10:51:00 AM
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FDA 团队用基于DL的自然语言处理方法，识别定向药代动力学药物相互作用

FDA 团队用基于DL的自然语言处理方法，识别定向药代动力学药物相互作用
编辑 | 萝卜皮在药物开发过程中，收集有关药物（对象）由于与另一种药物（沉淀剂）的药代动力学（PK）药物相互作用（DDI）而导致的临床暴露变化的信息至关重要。虽然已经发布了许多用于 DDI 的自然语言处理 (NLP) 方法，但大多数方法旨在评估文本中是否存在（以及何种）DDI 关系，而不识别 DDI 的方向（对象与沉淀药物）。在这里，美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，FDA）的研究人员提出了一种从文献或药物标签中自动识别 PK DDI 方向性的方法。该团队重新注释了文
11/7/2023 10:48:00 AM
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