Drug discovery today · 2026
An IQ Consortium cross-industry survey and perspective on AI/ML adoption in translational and ADME sciences.
СтатьяОбзорНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Abbasi Armina, Gonzalez-Franquesa Alba, McCoy Michael, Göller Andreas H, Guo Yukuang, Clifton Jamie, Orsi Markus, Pillai Nikhil, Mitra Kaushik, Argikar Upendra A, Generaux Grant T, Subramanian Murali, Prakash Chandra, Licznar Anne, Kanodia Jitendra, Wester Michael R, Zhang Peter Zhiping
Аннотация
An industry-wide survey of 26 biopharmaceutical companies benchmarked artificial intelligence and machine learning (AI/ML) adoption in translational and ADME sciences. AI/ML is widely used in early discovery and small-molecule workflows but rarely the primary driver of decision making. Data quality and organizational readiness were identified as key barriers to adoption. Respondents highlighted molecular design and hybrid mechanistic-AI approaches as key opportunities. Beyond benchmarking adoption, this work provides cross-industry perspectives on the scientific, organizational and data foundations needed to scale impact through integrated workflows, shared benchmarks and collaborative translational decision-making.