In den frühen Stadien der Arzneimittelforschung können In-Silico-Modelle und-Experimente ein wesentlicher Bestandteil des Entwicklungsprozesses neuer Arzneimittel sein. In-silico-Modelle stellen kein potenzielles Schadenspotenzial für Tiere oder Menschen dar, da Experimente oder Forschung über Computer durchgeführt werden. Sie können auch In-Silico-Studien hören, die als virtuelle Studien bezeichnet werden. Computergestütztes Arzneimittel-Screening mit Molekulardesign-Software und In-Silico-Studien können die Kosten für die Arzneimittelentdeckung senken und die Effizienz des Arzneimittels verbessern Entwicklungsprozess.
Das Konzept von „fail early, fail fast“treibt heutzutage mehr frühe, in silico-Arzneimittelentdeckungsprozesse voran. Es ist nur logisch, dass Pharmaunternehmen Ansätze zur Wirkstoffforschung verfolgen wollen, die den Zeitaufwand für die Erforschung vorgeschlagener Medikamente reduzieren, denen das Potenzial für eine zukünftige Entwicklung fehlt. Klinische Studien sind bereits kostspielig, und je früher Forschungsteams feststellen können, dass ein Medikament möglicherweise keine vielversprechenden Ergebnisse liefert oder potenziell toxisch ist, desto größer sind die Kosteneinsparungen.
Glücklicherweise können in Silico-Umgebungen Maschinen verwendet werden Lernstrategien und chemische Datensätze, um festzustellen, ob Verbindungen vielversprechend sind oder ob sie „früh versagen“, was es Forschungsteams ermöglicht, sich anderen Forschungszielen zuzuwenden.
Toxizität und In-silico-Medikamentenentwicklung
In-silico-Techniken zur Arzneimittelentwicklung helfen auf verschiedene Weise, die Toxizität vorherzusagen. Dazu gehört die Fähigkeit, die Karzinogenität oder das krebserzeugende Potenzial anhand von Karzinogendatenbanken vorherzusagen. In ähnlicher Weise können In-Silico-Modelle auch das Potenzial für mutagene Kapazitäten bewerten.
Verbindungen mit potenziell toxischen Wirkungen auf Herz und Leber können auch mit In-Silico-Methoden und-Technologien aufgedeckt werden. Und die akute Toxizität, ob eine Verbindung auf die Haut aufgetragen, eingeatmet oder geschluckt wird, kann ebenfalls anhand allgemein verfügbarer Datensätze zum Vergleich bestimmt werden. Verbindungen, die die endokrine Funktion stören können, sind zwar nicht gerade toxisch, können aber auch mithilfe der In-Silico-Technologie aufgedeckt werden.
Ein weiterer Aspekt der Toxizität betrifft keine direkten toxischen Wirkungen auf den Körper oder die Körpersysteme. Einige Verbindungen, die für die Arzneimittelentwicklung in Betracht gezogen werden, sind möglicherweise nicht biologisch abbaubar oder haben toxische Wirkungen auf Wildtiere oder Pflanzen. In-silico-Arzneimittelentwicklung ermöglicht die schnelle Identifizierung potenziell ökotoxischer Verbindungen, was ein weiterer entscheidender Faktor für die schnelle Identifizierung und Eliminierung von Arzneimittelkandidaten ist.
In-silico-und maschinelle Lerntechnologie
Modelle für maschinelles Lernen können Silico-Prozesse erheblich verbessern. Die Technologie des maschinellen Lernens kann die inhärente Unsicherheit in den Daten zur Arzneimittelentdeckung bewältigen, sodass Sie weniger vielversprechende Kandidaten ausschließen und Möglichkeiten für weitere Forschung identifizieren können. Maschinelles Lernen kann Ihnen auch dabei helfen, das Erfolgspotenzial von Verbindungen anhand Ihrer Projektziele zu bewerten.
In Kombination mit einer hervorragenden Datenvisualisierungskapazität kann maschinelles Lernen Ihnen auch ermöglichen, Beziehungen zwischen verschiedenen Eigenschaften und Strukturen von Verbindungen zu untersuchen, was Ihnen ermöglicht um Ihre Prozesse weiter zu optimieren und aufzudecken, welche Verbindungen im Arzneimittelentwicklungsprozess vorankommen können.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden kombiniert, um Silico-Entdeckungsprozesse zu unterstützen, die Folgendes umfassen:
Voraussagende Modellierung des Metabolismus von ADME-EigenschaftenP450 und ToxizitätQSAR-Modellerstellung3D-SAR-AnalyseDe-novo-Design führt zu neuen Optimierungsstrategien
Zeit und Kosten sparen mit In-Silico-Technologie
Der Einsatz von In-Silico-Technologie für die frühe Arzneimittelentwicklung kann helfen, sowohl Zeit als auch Geld zu sparen. Es kann auch wertvolle Erkenntnisse liefern, die zu neuen und vielversprechenden Verbindungen und Forschungszielen führen können.
In-silico-Techniken und-Technologien umfassen jedoch nur einen Schritt im Arzneimittelentwicklungsprozess. Es kann wesentliche In-vitro-und In-vivo-Prozesse, die erforderlich sind, um sich durch das Regulierungssystem zu bewegen, nicht vollständig ersetzen. Vor allem nutzt In-Silico-Technologie vorhandenes Wissen, um zukünftige Prozesse zu informieren und die frühe Arzneimittelentdeckung flexibler, ethischer und weniger gefährlich als in der Vergangenheit zu gestalten.
Die Vorteile von In-Silico-Medikamenten insgesamt Entdeckungen haben laut Grandview Research, ein Trend, der sich voraussichtlich fortsetzen wird, da immer mehr Arzneimittelforschungsunternehmen In-Silico-Techniken anwenden.