ບົດບາດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດແມ່ນຫຍັງ?

ບົດບາດຂອງ Generative AI ໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ປັນຍາປະດິດ AI ສ່ວນໃຫຍ່ເລັ່ງການຄົ້ນພົບຢາໃນໄລຍະຕົ້ນໆໂດຍການສ້າງໂມເລກຸນ ຫຼື ລຳດັບໂປຣຕີນ, ສະເໜີເສັ້ນທາງການສັງເຄາະ, ແລະ ເປີດເຜີຍສົມມຸດຕິຖານທີ່ສາມາດທົດສອບໄດ້, ດັ່ງນັ້ນທີມງານສາມາດດຳເນີນການທົດລອງ "ຕາບອດ" ໜ້ອຍລົງ. ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານບັງຄັບໃຊ້ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ແຂງແກ່ນ ແລະ ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນຜະລິດ; ຖືກປະຕິບັດຄືກັບຄຳທຳນາຍ, ມັນສາມາດຫຼອກລວງໄດ້ດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການເລັ່ງ : ໃຊ້ GenAI ເພື່ອຂະຫຍາຍການສ້າງແນວຄວາມຄິດ, ຈາກນັ້ນຈຳກັດຄວາມສຳຄັນດ້ວຍການກັ່ນຕອງທີ່ເຂັ້ມງວດ.

ຂໍ້ຈຳກັດ : ຕ້ອງການຂອບເຂດຊັບສິນ, ກົດລະບຽບຂອງໂຄງສ້າງ, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຄວາມແປກໃໝ່ກ່ອນການສ້າງ.

ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ : ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດເປັນສົມມຸດຕິຖານ; ຢືນຢັນດ້ວຍການວິເຄາະ ແລະ ແບບຈຳລອງມຸມສາກ.

ການຕິດຕາມໄດ້ : ບັນທຶກການກະຕຸ້ນ, ຜົນຜະລິດ ແລະ ເຫດຜົນ ເພື່ອໃຫ້ການຕັດສິນໃຈສາມາດກວດສອບ ແລະ ທົບທວນຄືນໄດ້.

ການຕ້ານທານການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ : ປ້ອງກັນການຮົ່ວໄຫຼ ແລະ ຄວາມໝັ້ນໃຈເກີນໄປດ້ວຍການຄຸ້ມຄອງ, ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດ.

ບົດບາດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດແມ່ນຫຍັງ? Infographic

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ບົດບາດຂອງ AI ໃນການດູແລສຸຂະພາບ
ວິທີທີ່ AI ປັບປຸງການວິນິດໄສ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ, ການດູແລຄົນເຈັບ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບ.

🔗 AI ຈະທົດແທນນັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີບໍ?
ສຳຫຼວດວິທີທີ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດເສີມຂະຫຍາຍລັງສີວິທະຍາ ແລະ ສິ່ງທີ່ຍັງຄົງເປັນມະນຸດ.

🔗 AI ຈະທົດແທນທ່ານໝໍໄດ້ບໍ?
ການພິຈາລະນາຢ່າງຊື່ສັດຕໍ່ຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ວຽກ ແລະ ການປະຕິບັດຂອງທ່ານໝໍ.

🔗 ເຄື່ອງມືຫ້ອງທົດລອງ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຄົ້ນພົບທາງວິທະຍາສາດ
ເຄື່ອງມືຫ້ອງທົດລອງ AI ຊັ້ນນໍາເພື່ອເລັ່ງການທົດລອງ, ການວິເຄາະ ແລະ ການຄົ້ນພົບ.

ບົດບາດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດ, ໃນລົມຫາຍໃຈດຽວ 😮💨

ປັນຍາປະດິດ AI ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຢາ ສ້າງ ໂມເລກຸນທີ່ເປັນໄປໄດ້, ຄາດຄະເນຄຸນສົມບັດ, ແນະນຳການດັດແປງ, ສະເໜີເສັ້ນທາງການສັງເຄາະ, ສຳຫຼວດສົມມຸດຕິຖານທາງຊີວະວິທະຍາ, ແລະ ບີບອັດວົງຈອນການເຮັດຊ້ຳ - ໂດຍສະເພາະໃນການຄົ້ນພົບໃນໄລຍະຕົ້ນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຜູ້ນຳ. Nature 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີແກນ) ການທົບທວນ Elsevier 2024 (ຮູບແບບການສ້າງໃນການອອກແບບຢາ de novo)

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ມັນຍັງສາມາດສ້າງເລື່ອງໄຮ້ສາລະໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ. ນັ້ນແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຂໍ້ຕົກລົງ. ຄືກັບນັກຝຶກງານທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນຫຼາຍກັບເຄື່ອງຈັກຈະຫຼວດ. ຄູ່ມືແພດ (ຄວາມສ່ຽງຂອງການປະສາດຫຼອນ) npj ການແພດດິຈິຕອນ 2025 (ການປະສາດຫຼອນ + ກອບຄວາມປອດໄພ)

ເປັນຫຍັງເລື່ອງນີ້ຈຶ່ງສຳຄັນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນເຮົາຍອມຮັບ 💥

ວຽກງານຄົ້ນພົບຫຼາຍຢ່າງແມ່ນ "ການຄົ້ນຫາ." ຄົ້ນຫາພື້ນທີ່ເຄມີ, ຄົ້ນຫາຊີວະວິທະຍາ, ຄົ້ນຫາວັນນະຄະດີ, ຄົ້ນຫາຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງໂຄງສ້າງ-ໜ້າທີ່. ບັນຫາແມ່ນພື້ນທີ່ເຄມີແມ່ນ... ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນບໍ່ມີຂອບເຂດ. ບັນຊີການຄົ້ນຄວ້າທາງເຄມີ 2015 (ພື້ນທີ່ເຄມີ) Irwin & Shoichet 2009 (ມາດຕາສ່ວນພື້ນທີ່ເຄມີ)

ເຈົ້າສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊີວິດພຽງແຕ່ລອງໃຊ້ການປ່ຽນແປງທີ່ "ສົມເຫດສົມຜົນ".

Generative AI ປ່ຽນຂະບວນການເຮັດວຽກຈາກ:

  • “ລອງທົດສອບເບິ່ງວ່າພວກເຮົາສາມາດຄິດຫຍັງໄດ້ແດ່”

ເຖິງ:

  • "ມາສ້າງຊຸດທາງເລືອກທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ແລະ ສະຫຼາດກວ່າ, ຈາກນັ້ນທົດສອບທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ"

ມັນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການລົບລ້າງການທົດລອງ. ມັນກ່ຽວກັບ ການເລືອກການທົດລອງທີ່ດີກວ່າ . 🧠 ທຳມະຊາດ 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີແກນ)

ນອກຈາກນີ້, ແລະສິ່ງນີ້ຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບການສົນທະນາຫຼາຍ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານ ສົນທະນາກັນໄດ້ໃນຫຼາຍສາຂາວິຊາ . ນັກເຄມີ, ນັກຊີວະວິທະຍາ, ຄົນ DMPK, ນັກວິທະຍາສາດດ້ານຄອມພິວເຕີ... ທຸກຄົນມີຮູບແບບທາງຈິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ລະບົບການສ້າງທີ່ເໝາະສົມສາມາດເປັນແຜນວາດຮ່ວມກັນໄດ້. ການທົບທວນຄືນ Frontiers in Drug Discovery 2024

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ລຸ້ນທີ່ດີສຳລັບການຄົ້ນພົບຢາ? ✅

ບໍ່ແມ່ນ AI ທີ່ສ້າງສັນທັງໝົດຈະຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເທົ່າທຽມກັນ. ຮຸ່ນ "ດີ" ສຳລັບພື້ນທີ່ນີ້ແມ່ນກ່ຽວກັບການສາທິດທີ່ໜ້າສົນໃຈໜ້ອຍລົງ ແລະ ກ່ຽວກັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈຫຼາຍກວ່າ (ຄວາມບໍ່ໜ້າສົນໃຈແມ່ນຄຸນງາມຄວາມດີຢູ່ທີ່ນີ້). Nature 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບ ligand)

ການຕັ້ງຄ່າ AI ທີ່ດີໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມີ:

ຖ້າ AI ທີ່ສ້າງຂື້ນຂອງເຈົ້າບໍ່ສາມາດຈັດການກັບຂໍ້ຈຳກັດໄດ້, ມັນກໍ່ຄືຕົວສ້າງຄວາມແປກໃໝ່. ມ່ວນໃນງານລ້ຽງ. ມ່ວນໜ້ອຍລົງໃນໂຄງການຢາເສບຕິດ.

ບ່ອນທີ່ AI ທີ່ສ້າງສັນເຂົ້າກັນໄດ້ທົ່ວທໍ່ສົ່ງການຄົ້ນພົບຢາ 🧭

ນີ້ແມ່ນແຜນທີ່ທາງຈິດໃຈແບບງ່າຍໆ. AI ທີ່ສ້າງໄດ້ສາມາດປະກອບສ່ວນໃນເກືອບທຸກຂັ້ນຕອນ, ແຕ່ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດບ່ອນທີ່ການເຮັດຊ້ຳມີລາຄາແພງ ແລະ ພື້ນທີ່ສົມມຸດຕິຖານມີຂະໜາດໃຫຍ່. Nature 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີແກນ)

ຈຸດສຳຜັດທົ່ວໄປ:

ໃນຫຼາຍໆໂປຣແກຣມ, ຜົນສຳເລັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນມາຈາກ ການເຊື່ອມໂຍງຂະບວນການເຮັດວຽກ , ບໍ່ແມ່ນມາຈາກຮູບແບບດຽວທີ່ເປັນ "ອັດສະລິຍະ". ຮູບແບບແມ່ນເຄື່ອງຈັກ - ທໍ່ສົ່ງແມ່ນລົດ. Nature 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີກັນ)

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ວິທີການ AI ທີ່ສ້າງສັນທີ່ນິຍົມໃຊ້ໃນການຄົ້ນພົບຢາ 📊

ຕາຕະລາງທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບເລັກນ້ອຍ, ເພາະວ່າຊີວິດຈິງແມ່ນບໍ່ສົມບູນແບບເລັກນ້ອຍ.

ເຄື່ອງມື / ວິທີການ ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ) ລາຄາປະມານ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ (ແລະເວລາທີ່ມັນບໍ່ໄດ້ຜົນ)
ເຄື່ອງສ້າງໂມເລກຸນ De novo (ຮອຍຍິ້ມ, ກຣາຟ) ເຄມີສາດທາງການແພດ + ເຄມີສາດແບບປະສົມປະສານ $$-$$$ ດີຫຼາຍໃນການຄົ້ນຫາອະນາລັອກໃໝ່ໄດ້ໄວ 😎 - ແຕ່ສາມາດພົ່ນສິ່ງທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງອອກໄດ້ REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
ຕົວສ້າງໂປຣຕີນ / ໂຄງສ້າງ ທີມງານຊີວະວິທະຍາ, ຊີວະວິທະຍາໂຄງສ້າງ $$$ ຊ່ວຍສະເໜີລຳດັບ + ໂຄງສ້າງ - ແຕ່ “ເບິ່ງຄືວ່າເປັນໄປໄດ້” ບໍ່ຄືກັນກັບ “ຜົນງານ” AlphaFold (Nature 2021) ການແຜ່ກະຈາຍ RF (Nature 2023)
ການອອກແບບໂມເລກຸນແບບການແຜ່ກະຈາຍ ທີມງານ ML ຂັ້ນສູງ $$-$$$$ ເຂັ້ມແຂງໃນການປັບເງື່ອນໄຂຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ - ການຕັ້ງຄ່າສາມາດເປັນ... ທຸກຢ່າງ JCIM 2024 (ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ) PMC 2025 ການທົບທວນການແຜ່ກະຈາຍ
ຜູ້ຊ່ວຍຄາດຄະເນຊັບສິນ (ການປະສົມປະສານ QSAR + GenAI) DMPK, ທີມງານໂຄງການ $$ ດີສຳລັບການຄັດເລືອກ ແລະ ການຈັດອັນດັບ - ບໍ່ດີຖ້າຖືກປະຕິບັດຄືກັບພຣະກິດຕິຄຸນ 😬 OECD (ໂດເມນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ) ADMETlab 2.0
ຕົວວາງແຜນການສັງເຄາະແບບ Retrosynthesis ເຄມີຂະບວນການ, CMC $$-$$$ ເລັ່ງການຄິດເສັ້ນທາງ - ຍັງຕ້ອງການມະນຸດເພື່ອຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະ ຄວາມປອດໄພ AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
ຜູ້ຮ່ວມທົດລອງຫ້ອງທົດລອງຫຼາຍຮູບແບບ (ຂໍ້ຄວາມ + ຂໍ້ມູນການທົດສອບ) ທີມງານແປພາສາ $$$ ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບການດຶງສັນຍານຂ້າມຊຸດຂໍ້ມູນ - ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີຄວາມໝັ້ນໃຈເກີນໄປຖ້າຂໍ້ມູນບໍ່ຄົບຖ້ວນ Nature 2024 (ຜົນກະທົບແບບກຸ່ມໃນການຖ່າຍພາບຈຸລັງ) npj ການແພດດິຈິຕອລ 2025 (ຫຼາຍຮູບແບບໃນເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບ)
ຜູ້ຊ່ວຍດ້ານວັນນະຄະດີ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານ ທຸກໆຄົນ, ໃນການປະຕິບັດ $ ຫຼຸດເວລາອ່ານໄດ້ຫຼາຍ - ແຕ່ອາການຫຼອນສາມາດລື່ນໄດ້, ຄືກັບຖົງຕີນທີ່ຫາຍໄປ ຮູບແບບປີ 2025 (LLMs ໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດ) ຄູ່ມືແພດ (ອາການຫຼອນ)
ຮູບແບບພື້ນຖານພາຍໃນທີ່ກຳນົດເອງ ບໍລິສັດຢາຂະໜາດໃຫຍ່, ເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບທີ່ໄດ້ຮັບທຶນຮອນດີ $$$$ ການຄວບຄຸມທີ່ດີທີ່ສຸດ + ການເຊື່ອມໂຍງ - ຍັງມີລາຄາແພງ ແລະ ຊ້າໃນການສ້າງ (ຂໍໂທດ, ມັນເປັນຄວາມຈິງ) ການທົບທວນຄືນ Frontiers in Drug Discovery 2024

ໝາຍເຫດ: ລາຄາແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂຶ້ນກັບຂະໜາດ, ການຄຳນວນ, ການອະນຸຍາດ, ແລະວ່າທີມງານຂອງທ່ານຕ້ອງການ "plug and play" ຫຼື "ມາສ້າງຍານອະວະກາດກັນເທາະ."

ເບິ່ງໃກ້ໆ: AI ທີ່ສ້າງສັນສຳລັບການຄົ້ນພົບສິ່ງທີ່ຖືກຕີ ແລະ ການອອກແບບໃໝ່ 🧩

ນີ້ແມ່ນກໍລະນີການນຳໃຊ້ຫົວຂໍ້: ສ້າງໂມເລກຸນຜູ້ສະໝັກຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ (ຫຼື ຈາກໂຄງສ້າງ) ທີ່ກົງກັບໂປຣໄຟລ໌ເປົ້າໝາຍ. ເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບທຳມະຊາດ 2019 (GENTRL) REINVENT 4

ມັນມັກຈະເຮັດວຽກແນວໃດໃນການປະຕິບັດ:

  1. ກຳນົດຂໍ້ຈຳກັດ

  2. ສ້າງຜູ້ສະໝັກ

    • ການໂດດຂຶ້ນນັ່ງຮ້ານ

    • ການເຕີບໂຕຂອງຊິ້ນສ່ວນ

    • ຄຳແນະນຳ "ຕົກແຕ່ງຫຼັກນີ້"

    • ການສ້າງຫຼາຍຈຸດປະສົງ (ຜູກມັດ + ຊຶມເຂົ້າໄດ້ + ບໍ່ເປັນພິດ) REINVENT 4 Elsevier 2024 (ຮູບແບບການສ້າງ)

  3. ກັ່ນຕອງຢ່າງຮຸກຮານ

  4. ເລືອກຊຸດນ້ອຍໆສຳລັບການສັງເຄາະ

    • ມະນຸດຍັງເລືອກຢູ່, ເພາະວ່າບາງຄັ້ງມະນຸດສາມາດໄດ້ກິ່ນໄຮ້ສາລະ

ຄວາມຈິງທີ່ໜ້າອາຍ: ຄຸນຄ່າບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ "ໂມເລກຸນໃໝ່" ເທົ່ານັ້ນ. ມັນແມ່ນ ໂມເລກຸນໃໝ່ທີ່ມີຄວາມໝາຍສຳລັບຂໍ້ຈຳກັດຂອງໂປຣແກຣມຂອງທ່ານ . ສ່ວນສຸດທ້າຍນັ້ນແມ່ນທຸກຢ່າງ. ທຳມະຊາດ 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີແກນ)

ນອກຈາກນັ້ນ, ການເວົ້າເກີນຈິງເລັກນ້ອຍກໍ່ເຂົ້າມາ: ເມື່ອເຮັດໄດ້ດີ, ມັນອາດຈະຮູ້ສຶກຄືກັບວ່າເຈົ້າໄດ້ຈ້າງທີມງານນັກເຄມີໜຸ່ມທີ່ບໍ່ມີອິດເມື່ອຍ ຜູ້ທີ່ບໍ່ເຄີຍນອນຫຼັບ ແລະ ບໍ່ເຄີຍຈົ່ມ. ແຕ່ອີກເທື່ອໜຶ່ງ, ພວກເຂົາຍັງບໍ່ເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງຍຸດທະສາດການປົກປ້ອງສະເພາະໃດໜຶ່ງຈຶ່ງເປັນຝັນຮ້າຍ, ສະນັ້ນ... ດຸ່ນດ່ຽງ 😅.

ເບິ່ງໃກ້ໆ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງດ້ວຍ AI ທີ່ສ້າງສັນ (ການປັບແຕ່ງຫຼາຍພາລາມິເຕີ) 🎛️

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຜູ້ນຳແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາມຝັນໄປສູ່ຄວາມສັບສົນ.

ເຈົ້າຕ້ອງການ:

  • ສັກກະຍະພາບຂຶ້ນ

  • ການເລືອກເຟັ້ນເພີ່ມຂຶ້ນ

  • ສະຖຽນລະພາບທາງເມຕາບໍລິຊຶມເພີ່ມຂຶ້ນ

  • ການລະລາຍເພີ່ມຂຶ້ນ

  • ສັນຍານຄວາມປອດໄພຫຼຸດລົງ

  • ການຊຶມຜ່ານ "ຖືກຕ້ອງ"

  • ແລະຍັງສາມາດສັງເຄາະໄດ້

ນີ້ແມ່ນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼາຍຈຸດປະສົງແບບຄລາສສິກ. AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນດີເລີດຜິດປົກກະຕິໃນການສະເໜີ ຊຸດ ວິທີແກ້ໄຂການແລກປ່ຽນແທນທີ່ຈະທຳທ່າວ່າມີສານປະສົມທີ່ສົມບູນແບບອັນດຽວ. REINVENT 4 Elsevier 2024 (ຮູບແບບສ້າງສັນ)

ວິທີການປະຕິບັດທີ່ທີມງານນຳໃຊ້ມັນ:

  • ຄຳແນະນຳແບບອະນາລັອກ : “ສ້າງ 30 ຊະນິດທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການເກັບກູ້ແຕ່ຮັກສາປະສິດທິພາບ”

  • ການສະແກນທົດແທນ : ການສຳຫຼວດແບບມີຄູ່ມືແທນການນັບແບບ brute-force

  • ການໂດດຂຶ້ນເທິງນັ່ງຮ້ານ : ເມື່ອແກນກາງຕຳກັບກຳແພງ (tox, IP, ຫຼື stability)

  • ຄຳແນະນຳແບບອະທິບາຍ : “ກຸ່ມຂົ້ວໂລກນີ້ອາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ການລະລາຍໄດ້ ແຕ່ອາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຊຶມຜ່ານ” (ບໍ່ຖືກຕ້ອງສະເໝີໄປ, ແຕ່ເປັນປະໂຫຍດ)

ຂໍ້ຄວນລະວັງຢ່າງໜຶ່ງ: ຕົວຄາດຄະເນຄຸນສົມບັດອາດຈະແຕກຫັກງ່າຍ. ຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານບໍ່ກົງກັບຊຸດເຄມີຂອງທ່ານ, ຮູບແບບອາດຈະຜິດພາດຢ່າງໝັ້ນໃຈ. ຄືກັບວ່າ, ຜິດພາດຫຼາຍ. ແລະມັນຈະບໍ່ໜ້າອັບອາຍ. ຫຼັກການການຢັ້ງຢືນ OECD QSAR (ໂດເມນການນຳໃຊ້) Weaver 2008 (ໂດເມນການນຳໃຊ້ QSAR)

ເບິ່ງໃກ້ໆ: ADMET, ຄວາມເປັນພິດ, ແລະ ການກວດສອບ “ກະລຸນາຢ່າຂ້າໂຄງການ” 🧯

ADMET ແມ່ນບ່ອນທີ່ຜູ້ສະໝັກຫຼາຍຄົນລົ້ມເຫຼວຢ່າງງຽບໆ. ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂຊີວະວິທະຍາ, ແຕ່ມັນສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດທີ່ຫຼີກລ່ຽງໄດ້. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (attrition)

ພາລະບົດບາດທົ່ວໄປ:

  • ການຄາດຄະເນຄວາມຮັບຜິດຊອບດ້ານການເຜົາຜານອາຫານ (ສະຖານທີ່ຂອງການເຜົາຜານອາຫານ, ແນວໂນ້ມການກຳຈັດສານພິດ)

  • ການບົ່ງບອກຮູບແບບຄວາມເປັນພິດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ (ການແຈ້ງເຕືອນ, ຕົວກາງທີ່ມີປະຕິກິລິຍາ)

  • ການປະເມີນລະດັບຄວາມລະລາຍ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຊຶມຜ່ານ

  • ແນະນຳການດັດແປງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງ hERG ຫຼື ປັບປຸງຄວາມໝັ້ນຄົງ 🧪 FDA (ICH E14/S7B ຖາມ-ຕອບ) EMA (ພາບລວມຂອງ ICH E14/S7B)

ຮູບແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດມັກຈະມີລັກສະນະແບບນີ້: ໃຊ້ GenAI ເພື່ອສະເໜີທາງເລືອກຕ່າງໆ, ແຕ່ໃຊ້ຮູບແບບ ແລະ ການທົດລອງພິເສດເພື່ອກວດສອບ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນເຄື່ອງຈັກສ້າງແນວຄວາມຄິດ. ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຍັງຄົງຢູ່ໃນການວິເຄາະ.

ເບິ່ງໃກ້ໆ: AI ທີ່ສ້າງສັນສຳລັບວິສະວະກຳຊີວະວິທະຍາ ແລະ ໂປຣຕີນ 🧬✨

ການຄົ້ນພົບຢາບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນໂມເລກຸນຂະໜາດນ້ອຍເທົ່ານັ້ນ. ປັນຍາປະດິດທີ່ຜະລິດໄດ້ຍັງຖືກນຳໃຊ້ສຳລັບ:

ການສ້າງໂປຣຕີນ ແລະ ລຳດັບສາມາດມີປະສິດທິພາບເພາະວ່າ "ພາສາ" ຂອງລຳດັບສາມາດເຊື່ອມໂຍງໄດ້ດີກັບວິທີການ ML ຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈ. ແຕ່ນີ້ແມ່ນການຍ້ອນຫຼັງແບບທຳມະດາ: ມັນເຊື່ອມໂຍງໄດ້ດີ... ຈົນກວ່າມັນຈະບໍ່ມີ. ເພາະວ່າການສ້າງພູມຕ້ານທານ, ການສະແດງອອກ, ຮູບແບບ glycosylation, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານການພັດທະນາສາມາດຮ້າຍແຮງໄດ້. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

ດັ່ງນັ້ນການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີທີ່ສຸດລວມມີ:

  • ຕົວກອງການພັດທະນາ

  • ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງດ້ານພູມຕ້ານທານ

  • ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານການຜະລິດ

  • ວົງຈອນຫ້ອງທົດລອງປຽກເພື່ອການເຮັດຊ້ຳຢ່າງໄວວາ 🧫

ຖ້າທ່ານຂ້າມສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບລໍາດັບທີ່ສວຍງາມທີ່ມີລັກສະນະຄືກັບນັກຮ້ອງດີວາໃນການຜະລິດ.

ເບິ່ງໃກ້ໆ: ການວາງແຜນການສັງເຄາະ ແລະ ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບການສັງເຄາະແບບ retrosynthesis 🧰

AI ທີ່ສ້າງສັນຍັງລັກລອບເຂົ້າໄປໃນການດໍາເນີນງານທາງເຄມີ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການສ້າງແນວຄວາມຄິດກ່ຽວກັບໂມເລກຸນເທົ່ານັ້ນ.

ຜູ້ວາງແຜນ Retrosynthesis ສາມາດ:

  • ສະເໜີເສັ້ນທາງໄປຫາສະຖານທີ່ເປົ້າໝາຍ

  • ແນະນຳວັດສະດຸເລີ່ມຕົ້ນທີ່ມີຢູ່ໃນທ້ອງຕະຫຼາດ

  • ຈັດລຳດັບເສັ້ນທາງຕາມການນັບບາດກ້າວ ຫຼື ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້

  • ຊ່ວຍນັກເຄມີໃຫ້ຕັດແນວຄວາມຄິດທີ່ “ໜ້າຮັກແຕ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້” ຢ່າງວ່ອງໄວ AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

ສິ່ງນີ້ສາມາດປະຫຍັດເວລາໄດ້ແທ້ໆ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອທ່ານກຳລັງສຳຫຼວດໂຄງສ້າງຫຼາຍໆຢ່າງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມະນຸດມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຢູ່ທີ່ນີ້ເພາະວ່າ:

  • ການປ່ຽນແປງຄວາມພ້ອມຂອງສານປະຕິກິລິຍາ

  • ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ ແລະ ຂະໜາດແມ່ນເປັນເລື່ອງຈິງ

  • ບາງຂັ້ນຕອນເບິ່ງຄືວ່າດີຢູ່ໃນເຈ້ຍແຕ່ລົ້ມເຫຼວຊ້ຳໆ

ຄຳປຽບທຽບທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ຂ້ອຍຈະໃຊ້ມັນຢູ່ດີ: ການສັງເຄາະແບບ retrosynthesis AI ແມ່ນຄືກັບ GPS ທີ່ສ່ວນໃຫຍ່ຖືກຕ້ອງ, ຍົກເວັ້ນບາງຄັ້ງມັນຈະນຳທາງເຈົ້າຜ່ານທະເລສາບ ແລະ ຢືນຢັນວ່າມັນເປັນທາງລັດ. 🚗🌊 Coley 2017 (ການສັງເຄາະແບບ retrosynthesis ດ້ວຍຄອມພິວເຕີ)

ຂໍ້ມູນ, ແບບຈຳລອງຫຼາຍຮູບແບບ, ແລະ ຄວາມເປັນຈິງທີ່ຊຸດໂຊມຂອງຫ້ອງທົດລອງ 🧾🧪

AI ທີ່ສ້າງສັນມັກຂໍ້ມູນ. ຫ້ອງທົດລອງຜະລິດຂໍ້ມູນ. ໃນເຈ້ຍ, ນັ້ນຟັງແລ້ວງ່າຍດາຍ.

ຮາ. ບໍ່.

ຂໍ້ມູນຫ້ອງທົດລອງຕົວຈິງແມ່ນ:

ລະບົບການຜະລິດຫຼາຍຮູບແບບສາມາດລວມກັນໄດ້:

ເມື່ອມັນເຮັດວຽກ, ມັນກໍ່ໜ້າຫວາດສຽວຫຼາຍ. ທ່ານສາມາດຄົ້ນພົບຮູບແບບທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ ແລະ ສະເໜີການທົດລອງທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານຄົນດຽວອາດຈະພາດ.

ເມື່ອມັນລົ້ມເຫຼວ, ມັນຈະລົ້ມເຫຼວຢ່າງງຽບໆ. ມັນບໍ່ໄດ້ປິດປະຕູ. ມັນພຽງແຕ່ຊຸກຍູ້ທ່ານໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ຜິດພາດຢ່າງໝັ້ນໃຈ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າການຄຸ້ມຄອງ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະການທົບທວນໂດເມນບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ. ຄູ່ມືຂອງແພດ (ອາການຫຼອນ) npj ການແພດດິຈິຕອນ 2025 (ອາການຫຼອນ + ກອບຄວາມປອດໄພ)

ຄວາມສ່ຽງ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະພາກສ່ວນ “ຢ່າຫຼົງໄຫຼກັບຜົນງານທີ່ຄ່ອງແຄ້ວ” ⚠️

ຖ້າທ່ານຈື່ໄດ້ພຽງຢ່າງດຽວ, ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ: AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນສາມາດຊັກຊວນໄດ້. ມັນສາມາດຟັງຄືວ່າຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ຜິດ. ຄູ່ມືຂອງແພດໝໍ (ອາການປະສາດຫຼອນ)

ຄວາມສ່ຽງຫຼັກ:

ການຫຼຸດຜ່ອນທີ່ຊ່ວຍໃນການປະຕິບັດ:

  • ເຮັດໃຫ້ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນການຕັດສິນໃຈ

  • ການແຈ້ງເຕືອນ ແລະ ຜົນຜະລິດຂອງບັນທຶກສຳລັບການຕິດຕາມ

  • ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ວຍວິທີການ orthogonal (ການວິເຄາະ, ຮູບແບບທາງເລືອກ)

  • ບັງຄັບໃຊ້ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຕົວກອງໂດຍອັດຕະໂນມັດ

  • ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດເປັນສົມມຸດຕິຖານ, ບໍ່ແມ່ນເມັດຄວາມຈິງ ຄຳແນະນຳຂອງ OECD QSAR

ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນແມ່ນເຄື່ອງມືໄຟຟ້າ. ເຄື່ອງມືໄຟຟ້າບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ທ່ານເປັນຊ່າງໄມ້... ພວກມັນພຽງແຕ່ເຮັດຜິດພາດໄວຂຶ້ນຖ້າທ່ານບໍ່ຮູ້ວ່າທ່ານກຳລັງເຮັດຫຍັງ.

ວິທີທີ່ທີມງານຮັບເອົາ AI ທີ່ສ້າງສັນໂດຍບໍ່ມີຄວາມວຸ້ນວາຍ 🧩🛠️

ທີມງານມັກຈະຕ້ອງການໃຊ້ສິ່ງນີ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນອົງກອນໃຫ້ກາຍເປັນງານວາງສະແດງວິທະຍາສາດ. ເສັ້ນທາງການຮັບຮອງເອົາຕົວຈິງມີລັກສະນະດັ່ງນີ້:

ນອກຈາກນີ້, ຢ່າປະເມີນຄ່າວັດທະນະທຳຕໍ່າເກີນໄປ. ຖ້ານັກເຄມີຮູ້ສຶກວ່າ AI ກຳລັງຖືກບັງຄັບໃຫ້ເຮັດ, ພວກເຂົາຈະບໍ່ສົນໃຈມັນ. ຖ້າມັນຊ່ວຍປະຢັດເວລາຂອງພວກເຂົາ ແລະ ເຄົາລົບຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຂົາ, ພວກເຂົາຈະຮັບເອົາມັນໄວ. ມະນຸດກໍ່ຕະຫຼົກແບບນັ້ນ 🙂.

ບົດບາດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດແມ່ນຫຍັງເມື່ອທ່ານຊູມອອກ? 🔭

ເມື່ອຊູມອອກແລ້ວ, ບົດບາດບໍ່ແມ່ນ "ທົດແທນນັກວິທະຍາສາດ." ມັນແມ່ນ "ຂະຫຍາຍແບນວິດທາງວິທະຍາສາດ." Nature 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີແກນ)

ມັນຊ່ວຍທີມງານ:

  • ສຳຫຼວດສົມມຸດຕິຖານເພີ່ມເຕີມຕໍ່ອາທິດ

  • ສະເໜີໂຄງສ້າງຜູ້ສະໝັກເພີ່ມເຕີມຕໍ່ຮອບວຽນ

  • ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການທົດລອງຢ່າງສະຫຼາດກວ່າ

  • ບີບອັດວົງຈອນຊ້ຳໆລະຫວ່າງການອອກແບບ ແລະ ການທົດສອບ

  • ແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ໃນທົ່ວ silos Patterns 2025 (LLMs ໃນການຄົ້ນພົບຢາ)

ແລະບາງທີສ່ວນທີ່ບໍ່ຄ່ອຍໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ: ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານ ບໍ່ເສຍ ຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດທີ່ມີລາຄາແພງໄປກັບວຽກງານທີ່ຊ້ຳໆ. ຜູ້ຄົນຄວນຄິດກ່ຽວກັບກົນໄກ, ຍຸດທະສາດ, ແລະ ການຕີຄວາມໝາຍ - ບໍ່ແມ່ນການໃຊ້ເວລາຫຼາຍມື້ໃນການສ້າງລາຍຊື່ຕົວແປດ້ວຍມື. ທຳມະຊາດ 2023 (ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີແກນ)

ສະນັ້ນແມ່ນແລ້ວ, ບົດບາດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຄົ້ນພົບຢາແມ່ນຕົວເລັ່ງ, ຕົວສ້າງ, ຕົວກອງ, ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເປັນຕົວສ້າງບັນຫາ. ແຕ່ມັນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍ.

ສະຫຼຸບສະຫຼຸບ 🧾✅

ປັນຍາປະດິດ AI ກຳລັງກາຍເປັນຄວາມສາມາດຫຼັກໃນການຄົ້ນພົບຢາທີ່ທັນສະໄໝ ເພາະມັນສາມາດສ້າງໂມເລກຸນ, ສົມມຸດຕິຖານ, ລຳດັບ ແລະ ເສັ້ນທາງໄດ້ໄວກວ່າມະນຸດ - ແລະ ມັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານເລືອກການທົດລອງທີ່ດີກວ່າ. ຂອບເຂດໃນການຄົ້ນພົບຢາປີ 2024 ການທົບທວນຄືນ Nature 2023 (ການທົບທວນຄືນການຄົ້ນພົບລີແກນ)

ຫົວຂໍ້ສະຫຼຸບ:

ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ມັນຄືກັບຜູ້ຮ່ວມມື - ບໍ່ແມ່ນຜູ້ທຳນາຍ - ມັນສາມາດຊຸກຍູ້ໂປຣແກຣມຕ່າງໆໃຫ້ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ແລະ ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ມັນຄືກັບຜູ້ທຳນາຍ... ດີ, ທ່ານອາດຈະຕິດຕາມ GPS ນັ້ນລົງໄປໃນທະເລສາບອີກຄັ້ງ. 🚗🌊

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

ບົດບາດຂອງ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການຄົ້ນພົບຢາແມ່ນຫຍັງ?

ປັນຍາປະດິດ (AI) ສ່ວນໃຫຍ່ແລ້ວຈະຂະຫຍາຍຊ່ອງທາງຄວາມຄິດໃນການຄົ້ນພົບໃນຕອນຕົ້ນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການນຳໂດຍການສະເໜີໂມເລກຸນ, ລຳດັບໂປຣຕີນ, ເສັ້ນທາງການສັງເຄາະ ແລະ ສົມມຸດຕິຖານທາງຊີວະວິທະຍາ. ຄຸນຄ່າແມ່ນ "ທົດແທນການທົດລອງ" ໜ້ອຍລົງ ແລະ "ເລືອກການທົດລອງທີ່ດີກວ່າ" ຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການສ້າງທາງເລືອກຫຼາຍຢ່າງ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນກັ່ນຕອງຢ່າງໜັກ. ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເປັນຕົວເລັ່ງພາຍໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີລະບຽບວິໄນ, ບໍ່ແມ່ນເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈແບບໂດດດ່ຽວ.

ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນ (AI) ມີປະສິດທິພາບດີທີ່ສຸດໃນຂະບວນການຄົ້ນພົບຢາຢູ່ໃສ?

ມັນມັກຈະສົ່ງມອບຄຸນຄ່າຫຼາຍທີ່ສຸດບ່ອນທີ່ພື້ນທີ່ສົມມຸດຕິຖານກວ້າງຂວາງ ແລະ ການເຮັດຊ້ຳມີລາຄາແພງ, ເຊັ່ນ: ການລະບຸ hit, ການອອກແບບ de novo, ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ lead. ທີມງານຍັງໃຊ້ມັນສຳລັບການຄັດເລືອກ ADMET, ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບການສັງເຄາະຄືນໃໝ່, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນເອກະສານ ຫຼື ສົມມຸດຕິຖານ. ຜົນປະໂຫຍດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດມັກຈະມາຈາກການລວມເອົາການສ້າງກັບຕົວກອງ, ການໃຫ້ຄະແນນ, ແລະ ການທົບທວນຂອງມະນຸດແທນທີ່ຈະຄາດຫວັງວ່າຮູບແບບດຽວຈະ "ສະຫຼາດ"

ເຈົ້າຕັ້ງຂໍ້ຈຳກັດແນວໃດເພື່ອໃຫ້ຮູບແບບການສ້າງແບບຈຳລອງບໍ່ຜະລິດໂມເລກຸນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ?

ວິທີການປະຕິບັດໄດ້ແມ່ນການກຳນົດຂໍ້ຈຳກັດກ່ອນການສ້າງ: ຂອບເຂດຄຸນສົມບັດ (ເຊັ່ນ: ຄວາມລະລາຍ ຫຼື ເປົ້າໝາຍ logP), ກົດລະບຽບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື ໂຄງສ້າງຍ່ອຍ, ຄຸນລັກສະນະຂອງສະຖານທີ່ຜູກມັດ, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງສິ່ງແປກໃໝ່. ຈາກນັ້ນ, ບັງຄັບໃຊ້ຕົວກອງເຄມີສາດທາງການແພດ (ລວມທັງ PAINS/ກຸ່ມປະຕິກິລິຍາ) ແລະ ການກວດສອບຄວາມສາມາດໃນການສັງເຄາະ. ການສ້າງຂໍ້ຈຳກັດກ່ອນແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະກັບການອອກແບບໂມເລກຸນແບບການແຜ່ກະຈາຍ ແລະ ຂອບການເຮັດວຽກເຊັ່ນ REINVENT 4, ບ່ອນທີ່ເປົ້າໝາຍຫຼາຍຈຸດປະສົງສາມາດຖືກເຂົ້າລະຫັດໄດ້.

ທີມງານຄວນກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນຜະລິດຂອງ GenAI ແນວໃດເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການຫຼົງໄຫຼ ແລະ ຄວາມໝັ້ນໃຈເກີນໄປ?

ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ທຸກໆຜົນຜະລິດຄືກັບສົມມຸດຕິຖານ, ບໍ່ແມ່ນບົດສະຫຼຸບ, ແລະ ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ວຍການວິເຄາະ ແລະ ຮູບແບບ orthogonal. ການສ້າງຄູ່ກັບການກັ່ນຕອງທີ່ຮຸກຮານ, ການເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ການໃຫ້ຄະແນນຕາມຄວາມເໝາະສົມ, ແລະ ການກວດສອບໂດເມນຄວາມນຳໃຊ້ສຳລັບຕົວຄາດຄະເນແບບ QSAR. ເຮັດໃຫ້ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນເຫັນໄດ້ເມື່ອເປັນໄປໄດ້, ເພາະວ່າຮູບແບບສາມາດຜິດພາດໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈກ່ຽວກັບເຄມີສາດນອກການແຈກຢາຍ ຫຼື ການຮຽກຮ້ອງທາງຊີວະວິທະຍາທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງ. ການທົບທວນແບບມະນຸດໃນວົງຈອນຍັງຄົງເປັນຄຸນສົມບັດຄວາມປອດໄພຫຼັກ.

ທ່ານສາມາດປ້ອງກັນການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານ IP, ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ "ບັນທຶກໄວ້" ໄດ້ແນວໃດ?

ໃຊ້ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ລາຍລະອຽດໂປຣແກຣມທີ່ລະອຽດອ່ອນຖືກວາງໄວ້ໃນການແຈ້ງເຕືອນແບບບໍ່ເປັນທາງການ, ແລະ ບັນທຶກການແຈ້ງເຕືອນ/ຜົນຜະລິດເພື່ອການກວດສອບ. ບັງຄັບໃຊ້ການກວດສອບຄວາມແປກໃໝ່ ແລະ ຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ສະໝັກທີ່ສ້າງຂຶ້ນບໍ່ຢູ່ໃກ້ສານປະກອບທີ່ຮູ້ຈັກ ຫຼື ພາກພື້ນທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງຫຼາຍເກີນໄປ. ຮັກສາກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ໃນລະບົບພາຍນອກ, ແລະ ມັກສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວບຄຸມສຳລັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ. ການທົບທວນຂອງມະນຸດຊ່ວຍຈັບຄຳແນະນຳທີ່ "ຄຸ້ນເຄີຍເກີນໄປ" ໄດ້ໄວ.

ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ ແລະ ການປັບແຕ່ງຫຼາຍພາລາມິເຕີແນວໃດ?

ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຜູ້ນຳ, AI ທີ່ສ້າງສັນແມ່ນມີຄຸນຄ່າເພາະມັນສາມາດສະເໜີວິທີແກ້ໄຂການແລກປ່ຽນຫຼາຍຢ່າງແທນທີ່ຈະໄລ່ຕາມສານປະກອບ "ສົມບູນແບບ" ດຽວ. ຂະບວນການເຮັດວຽກທົ່ວໄປປະກອບມີການແນະນຳແບບອະນາລັອກ, ການສະແກນທົດແທນທີ່ນຳພາ, ແລະ ການກະໂດດແບບ scaffolding ເມື່ອຄວາມແຮງ, ສານພິດ, ຫຼື ຂໍ້ຈຳກັດ IP ຂັດຂວາງຄວາມຄືບໜ້າ. ຕົວຄາດຄະເນຄຸນສົມບັດອາດຈະບໍ່ແຂງແຮງ, ດັ່ງນັ້ນທີມງານມັກຈະຈັດອັນດັບຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຫຼາຍຮູບແບບ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນຢືນຢັນຕົວເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍການທົດລອງ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດຊ່ວຍດ້ານຊີວະວິທະຍາ ແລະ ວິສະວະກຳໂປຣຕີນໄດ້ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ - ທີມງານໃຊ້ມັນສຳລັບການສ້າງລຳດັບພູມຕ້ານທານ, ແນວຄວາມຄິດກ່ຽວກັບການເຕີບໂຕຂອງຄວາມຜູກພັນ, ການປັບປຸງຄວາມໝັ້ນຄົງ, ແລະ ການສຳຫຼວດເອນໄຊມ໌ ຫຼື ເພບໄທດ໌. ການສ້າງໂປຣຕີນ/ລຳດັບອາດເບິ່ງຄືວ່າເປັນໄປໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງພັດທະນາໄດ້, ສະນັ້ນມັນຈຶ່ງສຳຄັນທີ່ຈະນຳໃຊ້ຕົວກອງຄວາມສາມາດໃນການພັດທະນາ, ການສ້າງພູມຕ້ານທານ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດ. ເຄື່ອງມືໂຄງສ້າງເຊັ່ນ AlphaFold ສາມາດສະໜັບສະໜູນການຫາເຫດຜົນ, ແຕ່ “ໂຄງສ້າງທີ່ເປັນໄປໄດ້” ຍັງບໍ່ທັນເປັນຫຼັກຖານການສະແດງອອກ, ໜ້າທີ່, ຫຼື ຄວາມປອດໄພ. ວົງຈອນຫ້ອງທົດລອງປຽກຍັງຄົງເປັນສິ່ງຈຳເປັນ.

AI ທີ່ສ້າງສັນສະໜັບສະໜູນການວາງແຜນການສັງເຄາະ ແລະ ການສັງເຄາະຄືນໃໝ່ແນວໃດ?

ຜູ້ວາງແຜນ Retrosynthesis ສາມາດແນະນຳເສັ້ນທາງ, ວັດສະດຸເລີ່ມຕົ້ນ, ແລະ ການຈັດອັນດັບເສັ້ນທາງເພື່ອເລັ່ງການຄິດ ແລະ ປະຕິເສດເສັ້ນທາງທີ່ເປັນໄປບໍ່ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ. ເຄື່ອງມື ແລະ ວິທີການຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການວາງແຜນແບບ AiZynthFinder ແມ່ນມີປະສິດທິພາບສູງສຸດເມື່ອຈັບຄູ່ກັບການກວດສອບຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນໂລກຕົວຈິງຈາກນັກເຄມີ. ຄວາມພ້ອມ, ຄວາມປອດໄພ, ຂໍ້ຈຳກັດໃນການຂະຫຍາຍ, ແລະ “ປະຕິກິລິຍາເຈ້ຍ” ທີ່ລົ້ມເຫຼວໃນການປະຕິບັດຍັງຕ້ອງການການຕັດສິນຂອງມະນຸດ. ເມື່ອໃຊ້ວິທີນີ້, ມັນຈະຊ່ວຍປະຢັດເວລາໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ຕົວວ່າເຄມີສາດໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂແລ້ວ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. ທຳມະຊາດ - ການທົບທວນການຄົ້ນພົບລີກັນ (2023) - nature.com

  2. ເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບທຳມະຊາດ - GENTRL (2019) - nature.com

  3. ທຳມະຊາດ - AlphaFold (2021) - nature.com

  4. ທຳມະຊາດ - ການແຜ່ກະຈາຍ RF (2023) - nature.com

  5. ເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບທຳມະຊາດ - ເຄື່ອງສ້າງໂປຣຕີນ (2024) - nature.com

  6. ການສື່ສານທຳມະຊາດ - ຜົນກະທົບແບບກຸ່ມໃນການຖ່າຍພາບຈຸລັງ (2024) - nature.com

  7. ການແພດດິຈິຕອນ npj - ປະສາດຫຼອນ + ຂອບຄວາມປອດໄພ (2025) - nature.com

  8. ການແພດດິຈິຕອນ npj - ຫຼາຍຮູບແບບໃນເຕັກໂນໂລຊີຊີວະພາບ (2025) - nature.com

  9. ວິທະຍາສາດ - ໂປຣຕີນ MPNN (2022) - science.org

  10. ຮູບແບບຈຸລັງ - ປະລິນຍາຕີທາງດ້ານກົດໝາຍ (LLM) ໃນການຄົ້ນພົບຢາ (2025) - cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) - ຮູບແບບການຜະລິດໃນການອອກແບບຢາ de novo (2024) - sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) - Vogt (2023): ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມແປກໃໝ່/ຄວາມເປັນເອກະລັກ - sciencedirect.com

  13. ການວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດ (ScienceDirect) - AI ຫຼາຍຮູບແບບໃນການແພດ (2025) - sciencedirect.com

  14. PubMed Central - ຄູ່ມືຂອງແພດໝໍ (ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເກີດອາການປະສາດຫຼອນ) - nih.gov

  15. ບັນຊີການຄົ້ນຄວ້າທາງເຄມີ (ສິ່ງພິມ ACS) - ພື້ນທີ່ທາງເຄມີ (2015) - acs.org

  16. PubMed Central - Irwin & Shoichet (2009): ຂະໜາດພື້ນທີ່ເຄມີ - nih.gov

  17. ຂອບເຂດໃນການຄົ້ນພົບຢາເສບຕິດ (PubMed Central) - ການທົບທວນຄືນ (2024) - nih.gov

  18. ວາລະສານຂໍ້ມູນຂ່າວສານທາງເຄມີ ແລະ ການສ້າງແບບຈຳລອງ (ສິ່ງພິມ ACS) - ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍໃນການອອກແບບຢາ de novo (2024) - acs.org

  19. PubMed Central - REINVENT 4 (ຂອບການເຮັດວຽກແບບເປີດ) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (ADMET ຕົ້ນໆມີຄວາມສຳຄັນ) - nih.gov

  21. OECD - ຫຼັກການສຳລັບການຢັ້ງຢືນສຳລັບຈຸດປະສົງດ້ານກົດລະບຽບຂອງຮູບແບບ (Q)SAR - oecd.org

  22. OECD - ເອກະສານແນະນຳກ່ຽວກັບການຢັ້ງຢືນຮູບແບບ (Q)SAR - oecd.org

  23. ບັນຊີການຄົ້ນຄວ້າທາງເຄມີ (ສິ່ງພິມຂອງ ACS) - ການວາງແຜນການສັງເຄາະດ້ວຍຄອມພິວເຕີ / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ວິທະຍາສາດສູນກາງ ACS (ສິ່ງພິມ ACS) - ການສັງເຄາະດ້ວຍຄອມພິວເຕີ (Coley, 2017) - acs.org

  25. PubMed Central - AiZynthFinder (2020) - nih.gov

  26. PubMed - Lipinski: ກົດລະບຽບຂອງ 5 ສະພາບການ - nih.gov

  27. ວາລະສານເຄມີສາດທາງການແພດ (ສິ່ງພິມ ACS) - Baell & Holloway (2010): PAINS - acs.org

  28. PubMed - Waring (2015): ການສູນເສຍ - nih.gov

  29. PubMed - Rives (2021): ຮູບແບບພາສາໂປຣຕີນ - nih.gov

  30. PubMed Central - Leek et al. (2010): ຜົນກະທົບຂອງກຸ່ມ - nih.gov

  31. PubMed Central - ການທົບທວນການແຜ່ກະຈາຍ (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 ແລະ S7B: ການປະເມີນຜົນທາງດ້ານຄລີນິກ ແລະ ບໍ່ແມ່ນທາງດ້ານຄລີນິກຂອງການຍືດໄລຍະເວລາ QT/QTc ແລະ ທ່າແຮງຂອງການເຕັ້ນຂອງຫົວໃຈຜິດປົກກະຕິ (Q&A) - fda.gov

  33. ອົງການຢາເອີຣົບ - ພາບລວມຂອງຄຳແນະນຳ ICH E14/S7B - europa.eu

  34. USENIX - Carlini et al. (2021): ການສະກັດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈາກຮູບແບບພາສາ - usenix.org

  35. ມະຫາວິທະຍາໄລເອດິນເບີຣາ – ການບໍລິການຄົ້ນຄວ້າດິຈິຕອລ - ຊັບພະຍາກອນປື້ມບັນທຶກຫ້ອງທົດລອງເອເລັກໂຕຣນິກ (ELN) - ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): ໂດເມນ QSAR ຂອງການບັງຄັບໃຊ້ - sciencedirect.com

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ