SCTCD, 17/10/2022
Por GCTCUNY
Entre a identificação de um potencial composto terapêutico e a aprovação de um novo medicamento pela Food and Drug Administration (FDA) dos EUA é uma jornada árdua que pode levar mais de uma década e custar mais de um bilhão de dólares. Uma equipe de pesquisadores do CUNY Graduate Center desenvolveu um novo modelo de inteligência artificial que pode melhorar significativamente a precisão e reduzir o tempo e o custo do processo de desenvolvimento de medicamentos.
Conforme descrito em um artigo a ser publicado hoje (17 de outubro) na Nature Machine Intelligence, o novo modelo, chamado CODE-AE, pode rastrear novos compostos de drogas para prever com precisão a eficácia em humanos. Nos testes, também foi capaz de identificar teoricamente medicamentos personalizados para mais de 9.000 pacientes que poderiam tratar melhor suas condições. Os cientistas esperam que a técnica acelere significativamente a descoberta de medicamentos e a medicina de precisão.





