ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧУНИЯ В МЕДИКО-ХИМИЧЕСКОМ ДИЗАЙНЕ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

Разработка новых лекарственных средств является сложным, длительным и дорогостоящим процессом, требующим значительных ресурсов и времени. Одной из основных причин неудач на поздних стадиях клинических исследований остаются недостаточная эффективность и неблагоприятные фармакокинетические и токсикологические свойства лекарственных кандидатов. В связи с этим возрастает потребность в современных подходах, позволяющих оптимизировать ранние этапы лекарственного дизайна. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) в последние годы стали ключевыми инструментами медико-химических исследований, обеспечивая анализ больших массивов данных и прогнозирование биологической активности соединений. Применение ИИ позволяет ускорить поиск перспективных молекул, повысить точность предсказаний свойств и снизить число экспериментальных ошибок. Особенно актуальными являются такие направления, как QSAR-моделирование, генеративный дизайн молекул, предсказание ADMET-параметров и использование структурных данных белков, полученных с помощью алгоритмов глубокого обучения. Таким образом, внедрение ИИ в медико-химический дизайн представляет собой одно из наиболее перспективных направлений современной фармацевтической науки.