KI in der Arzneimittelforschung und -entwicklung

Die Markteinführung eines neuen Arzneimittels dauert historisch gesehen über ein Jahrzehnt, aber künstliche Intelligenz beschleunigt diese wichtige Pipeline rasant. Dieser textbasierte Kurs führt Sie in die Kernkonzepte des maschinellen Lernens ein, wie sie auf die moderne pharmazeutische Forschung angewendet werden. Sie werden verstehen, wie rechnerische Modelle das molekulare Verhalten vorhersagen, vielversprechende Arzneimittelkandidaten identifizieren und klinische Studien optimieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Phasen der traditionellen Wirkstoffforschung und wo KI Effizienzen einführt. - Erfahren Sie, wie maschinelle Lernmodelle molekulare Eigenschaften und ADMET-Profile vorhersagen. - Erkunden Sie generative KI-Modelle und graphische neuronale Netze, die für das de novo-Moleküldesign verwendet werden. - Wenden Sie virtuelle Screening-Techniken an, um potenzielle Arzneimittelkandidaten aus massiven chemischen Datenbanken zu identifizieren. - Entdecken Sie, wie KI das Design klinischer Studien und die Patientenauswahl optimiert. - Identifizieren Sie aktuelle Herausforderungen, ethische Überlegungen und zukünftige Trends in der KI-getriebenen Gesundheitsversorgung. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie in der Biochemie und dem maschinellen Lernen, bevor Sie durch die Zielidentifikation, die Lead-Optimierung und die präklinische Entwicklung geführt werden. Sie werden von der Grundlagentheorie zur Überprüfung moderner Rechenpipelines in der Biotechnologie-Industrie vorankommen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Studenten und Fachleute in den Lebenswissenschaften oder der Informatik, die die Schnittstelle zwischen KI und Pharmakologie verstehen möchten.