Le reazioni avverse ai farmaci (ADR) e la tossicità indotta dai farmaci rappresentano le principali sfide nella scoperta dei farmaci, poiché minacciano la sicurezza dei pazienti e aumentano drasticamente le spese sanitarie.
La rilevazione precoce delle ADR e della tossicità indotta dai farmaci è un indicatore essenziale del profilo di sicurezza di un farmaco. L’introduzione degli approcci di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) ha portato a un cambiamento di paradigma nel campo dell’ADR precoce e del rilevamento della tossicità. L’applicazione di questi moderni metodi computazionali, infatti, consente la previsione rapida, approfondita e precisa delle probabili ADR e della tossicità anche prima della sintesi del farmaco e degli studi preclinici e clinici, con il risultato di farmaci più efficienti e sicuri con minori possibilità di ritiro del farmaco. Vi riportiamo una revisione che esamina in maniera approfondita il ruolo dell’intelligenza artificiale e del machine learning nella rilevazione precoce di ADR e tossicità, incorporando un’ampia gamma di metodologie che vanno dal data mining al deep learning, seguite da un elenco di importanti database, algoritmi di modellazione e software che potrebbe essere utilizzati per modellare e prevedere una serie di ADR e tossicità.
Questa revisione fornisce anche un riferimento completo a ciò che è stato eseguito e a ciò che potrebbe essere realizzato nel campo dell’identificazione precoce basata su AI e ML delle ADR e della tossicità indotta dai farmaci. Facendo luce sulle capacità di queste tecnologie, si evidenzia il loro enorme potenziale per rivoluzionare la scoperta dei farmaci e migliorare la sicurezza dei pazienti.
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