本篇综述全面分析了现代药品研究中的前沿工具与技术，重点聚焦于人工智能、多组学技术以及实验方法。研究强调了计算方法如何提高药物开发的效率，而组学技术则为探究药物作用机制提供了系统性框架。尽管在药物开发的复杂性、成本效益以及操作可行性方面仍存在挑战，但先进技术的整合使得治疗策略更具多样化及个性化。

现代药品研究正经历着一场由人工智能、多组学技术和先进实验方法融合驱动的变革。本项研究重点阐述了这些创新如何改变药物开发的格局。

“人工智能和大数据分析技术的迅速崛起为药品研发带来了新的机遇”，该研究的通讯作者罗鹏表示“这些计算方法已广泛应用于药物开发的各个阶段，提高了研发效率，并加快了新型疗法的上市时间。”

文章的主要对象之一是AI对药物发现时间线的影响。传统的药物开发通常需要10至15年才能从研发走向市场，且上市前成本大约高于25.58亿美元。而采用AI后，通过快速筛选潜在药物候选分子和更准确地预测药物特性，可以显著缩短时间框架。

药物分析各阶段使用的计算算法和工具示意图，涵盖药物发现、结构修饰、递送、敏感性预测和毒性评估。

综述还揭示，通过结合基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，研究人员可以更好地理解药物作用机制并预测患者的反应。“这促成了更精确和个性化的治疗策略，特别是在癌症等复杂疾病方面，”罗鹏补充道。

研究中强调的一项有趣的方法论创新是联邦学习的应用，它允许多个机构在保持数据隐私的同时进行药物合作开发。这种方法解决了药品研究中的一大挑战——即需要在保护敏感信息的同时获取大量、多样化的数据集。

“这些发现展示了现代计算工具如何有助于解决药物开发中传统上较高的失败率问题，其中仅有13.8%的候选药物在经过I期临床试验后最终获得监管批准。”罗鹏说道。

这些技术的融合有望将药品研究从主要依赖试错的模式转化为一种更精确、高效和个性化的药物开发模式。

文章现已发表在期刊Current Pharmaceutical Analysis上，欢迎有兴趣的读者及领域内学者阅读、下载。

Chen, J., Lin, A., Luo, P., Advancing Pharmaceutical Research: A Comprehensive Review of Cutting-edge Tools and Technologies, Current Pharmaceutical Analysis, Volume 21, Issue 1, 2024, Pages 1-19,

https://doi.org/10.1016/j.cpan.2024.11.001 

期刊简介

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