От молекулов к лекарствам: роль наркодиагностики AI-Driven против болезни Альцгеймера и других неврологических расстройств.

Серьезной проблемой остается обнаружение эффективных методов лечения от болезни Альцгеймера (АБ) и других неврологических расстройств. Инструменты искусственного интеллекта (АИ) представляют значительный интерес для современных процессов обнаружения наркотиков, и, используя алгоритмы машинного обучения (ML) и средства глубокого обучения (DL), а также анализ данных, могут ускорить выявление новых целей в области наркотиков и потенциальных ведущих молекул. Нынешнее исследование направлено на оценку роли средств, основанных на АИ, в выявлении новых целей в области лекарственных средств против АД и других связанных с ними нейродегенеративных заболеваний и их эффективности при обнаружении новых лекарственных средств против этих заболеваний. АД представляет собой многофакторное неврологическое заболевание с ограниченными возможностями для лечения и ограниченной эффективностью. Обнаружение более эффективных лекарств ограничивается сложной патофизиологией болезни, которая включает амилоидную бета (Aβ), нейрофибробровильные связки (NFTs), окислительный стресс и вызванные воспалением повреждения мозга. Интеграция средств ИИ в традиционный процесс обнаружения лекарств против АД может помочь найти более эффективные, безопасные и высокоэффективные соединения, определить новые цели заболевания и помочь оптимизировать молекулы свинца. Был проведен подробный обзор литературы с целью сбора доказательств, касающихся самых последних средств ИИ для обнаружения наркотиков против AD, болезни Паркинсона (PD), множественного склероза (MLS) и эпилепсии, с уделением особого внимания биологическим маркерам, раннему диагностированию и обнаружению наркотиков с использованием различных баз данных, таких как PubMed, Web of Science, Gooogle Scient, Scopus и ScienceDirect для сбора соответствующей литературы. Мы оценили роль МА в анализе многогранных биологических данных и свойств потенциальных кандидатов на наркотики, а также в упорядочении структуры клинических испытаний. Изучая взаимосвязь между ИИ и нейробиологией, этот обзор был сосредоточен на изучении будущего лечения АД и потенциала ИИ в плане революции в области обнаружения наркотиков. В наших выводах делается вывод о том, что средства, основанные на использовании АИ, являются не только эффективными с точки зрения затрат, но и чрезвычайно высокими по сравнению с традиционными методами обнаружения наркотиков при выявлении новых целей лечения и при отборе большинства молекул для клинических испытаний.