Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w rozwoju radiofarmaceutyków

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) w coraz większym stopniu przekształcają dziedzinę rozwoju radiofarmaceutyków oferując nowe sposoby projektowania optymalizacji i oceny tych krytycznych związków. Radiofarmaceutyki które są wykorzystywane zarówno do obrazowania diagnostycznego jak i terapii celowanej wymagają precyzyjnego formułowania i testowania w celu zapewnienia bezpieczeństwa i skuteczności. Technologie AI i ML mogą przyspieszyć ten proces analizując ogromne ilości złożonych danych identyfikując wzorce i dokonując prognoz które wcześniej były czasochłonne lub trudne.Algorytmy uczenia maszynowego takie jak głębokie uczenie i uczenie ze wzmocnieniem są wykorzystywane do modelowania interakcji molekularnych przewidywania zachowania radiofarmaceutyków w organizmie i optymalizacji doboru radioizotopów do określonego celu. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają również szybsze odkrywanie leków poprzez symulowanie i przewidywanie wyników interakcji radiofarmaceutyków z systemami biologicznymi zmniejszając w ten sposób potrzebę stosowania wielu prób i błędów.