الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية وتطويرها

إن إحضار دواء جديد إلى السوق يستغرق تاريخيا أكثر من عقد من الزمان، ولكن الذكاء الاصطناعي يعمل بسرعة على تسريع هذا الخط الحيوي. وهذه الدورة النصية تطلعك على المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي كما تطبق على البحوث الصيدلانية الحديثة. وسوف تفهم كيف تتوقع النماذج الحسابية السلوك الجزيئي، وتحدد العقاقير المرشحة الواعدة، وتحسن التجارب السريرية. ومن خلال شروحات واضحة ومكتوبة، سوف تكتسب المعرفة الأساسية اللازمة لسد الفجوة بين علوم الكمبيوتر وعلم الأدوية. ماذا ستتعلم: - فهم المراحل الأساسية لاكتشاف الأدوية التقليدية وحيث يدخل الذكاء الاصطناعي أوجه الكفاءة. - تعلم كيف تتنبأ نماذج التعلم الآلي بالخصائص الجزيئية وبيانات ADMET. - استكشاف نماذج الذكاء الاصطناعي المولدة والشبكات العصبية الرسومية المستخدمة في التصميم الجزيئي من جديد. - تطبيق تقنيات الفرز الافتراضي لتحديد العقاقير المحتمل استخدامها من قواعد البيانات الكيميائية الضخمة. - اكتشاف كيف يحسن الذكاء الاصطناعي تصميم التجارب السريرية واختيار المرضى. - تحديد التحديات الحالية والاعتبارات الأخلاقية والاتجاهات المستقبلية في الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية في الكيمياء الحيوية والتعلم الآلي قبل إرشادك خلال تحديد الأهداف، والتحسين، والتطوير قبل السريري. وستتقدم من النظرية الأساسية إلى مراجعة خطوط الأنابيب الحسابية الحديثة المستخدمة في صناعة التكنولوجيا الحيوية. هذه الدورة مصممة للمبتدئين والطلاب والمهنيين في علوم الحياة أو علوم الكمبيوتر الذين يريدون فهم التقاطع بين الذكاء الاصطناعي وعلم الأدوية. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في البرمجة أو الكيمياء الحيوية المتقدمة. ابدأ القراءة اليوم لاستكشاف كيف يشكل الذكاء الاصطناعي مستقبل الطب.