利用人工智能提高药物组合设计和个性化医学。
在SLA技术中发布的一个新的自动评论旨在如何使用人工智能的新兴地区，特别是对小型兴趣系统的特定数据集的分析，可用于改善药物开发和个性化医学。最近由作者在科学翻译医学中发表的一项关于人工智能（AI）平台，二次表型优化平台（QPOP）的研究的自我评论建立，这大大提高了抗珠米抗性多发性骨髓瘤的组合治疗，以鉴定最佳药物近期骨髓瘤患者的组合。
现在显而易见，复杂的疾病，如癌症，通常需要有效的药物组合来进行任何显着的治疗局部影响。随着这些组合疗法中的药物越来越多地对分子靶标，设计有效的药物组合以及选择右患者的合适药物组合变得更加困难。
人工智能对药物开发和个性化医学产生积极影响。通过能够有效地分析专注于特定感兴趣的小型数据集，QPOP和其他基于小型数据集的AI平台可以合理地设计有效的最佳药物组合，并基于真实的实验数据而不是机械假设或预测性建模。此外，由于平台的效率，QPOP也可以应用于珍贵的患者样品，以帮助优化和个性化联合治疗。
出版物：Masturah BTE Mohd Abdul Rashid等人，“人工智能驱动的设计师药物组合：从药物开发到个性化医学，“2018年SLA技术; DOI：10.1177 / 2472630318800774
