药品早期开发过程中存在各种棘手挑战。若要将有前景的化合物转化为有效的药品,则必须解决溶解度和生物利用度差的问题。传统方法虽然有效,但往往需要进行大量的试错实验,这可能会浪费宝贵的资源和时间。
人工智能和机器学习正在成为应对这些行业挑战的重要工具。这些技术能够加快潜在候选药品的确定,优化处方设计,加强有效性和安全性预测,从而重塑药品早期开发。
本次线上讲座探讨了人工智能和机器学习在药品早期开发过程中不断变化的作用,尤其是在提高溶解度和生物利用度方面的作用。多名赛默飞专家介绍了这些人工智能驱动的创新技术如何加速药物研发以及如何提高新药上市的效率和成功率。
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