L’apprentissage automatique est prêt à révolutionner la recherche et le développement dans le domaine médical
Pakyong, 20 janvier : L’efficacité de l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique pour la formulation de médicaments injectables à action prolongée a été prouvée par des chercheurs de l’Université de Toronto.
L’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour diriger la création de formulations de médicaments injectables à action prolongée a été testée avec succès par des chercheurs de l’Université de Toronto. La possibilité pour les algorithmes d’apprentissage automatique d’accélérer la formulation des médicaments pourrait réduire le temps et les dépenses impliqués dans le développement de médicaments, accélérant ainsi la sortie de nouveaux traitements passionnants.
En mettant l’accent sur les injectables à longue durée d’action, ce travail représente une avancée significative dans la direction du développement de formulations de médicaments basé sur les données, selon Christine Allen, professeure de sciences pharmaceutiques à la Faculté de pharmacie Leslie Dan de l’Université de Toronto.
« Nous avons vu comment l’apprentissage automatique a permis des avancées incroyables dans la recherche de nouveaux composés prometteurs sur le plan thérapeutique. Actuellement, nous essayons d’utiliser les mêmes méthodes afin de créer de meilleures formulations de médicaments et, finalement, de meilleurs médicaments.
La science change grâce à l’IA. Il accélère l’optimisation et la découverte. Le processus d’administration des médicaments peut être affecté par cette recherche multidisciplinaire, selon Alán Aspuru-Guzik, professeur de chimie et d’informatique à l’Université de Toronto et titulaire de la Chaire de recherche CIFAR sur l’intelligence artificielle au Vector Institute de Toronto.
