Más allá del embudo: Lecciones de la integración de la IA generativa y el descubrimiento activo de fármacos

Resumen

Explora cómo la IA generativa y el descubrimiento activo de fármacos se integran en la charla de Richard Bonneau sobre cómo ir más allá de los enfoques tradicionales en la investigación farmacéutica.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa en la Investigación Farmacéutica
Visión general de técnicas de IA generativa
Contexto histórico y evolución en el descubrimiento de fármacos
• Descubrimiento Activo de Fármacos: Conceptos y Procesos
Métodos tradicionales vs. métodos activos de descubrimiento de fármacos
Desafíos clave en los enfoques tradicionales
• Integración de la IA Generativa y el Descubrimiento Activo de Fármacos
Efectos sinergéticos de la combinación de técnicas
Estudios de casos de integraciones exitosas
• Modelos de IA Generativa en el Descubrimiento de Fármacos
Aprendizaje profundo y redes neuronales
Redes generativas adversarias (GANs)
Autoencoders variacionales (VAEs)
• Requisitos y Gestión de Datos
Tipos de datos necesarios para modelos generativos
Técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos
Manejo seguro y efectivo de grandes conjuntos de datos
• Herramientas Computacionales y Plataformas
Software y herramientas para implementar la IA en el descubrimiento de fármacos
Soluciones de computación en la nube e infraestructura
• Consideraciones Éticas y Regulatorias
Navegar por problemas éticos en la investigación impulsada por IA
Comprender los paisajes regulatorios y cumplimiento
• Direcciones Futuras y Tendencias Emergentes
Investigación y desarrollo en curso en IA para el descubrimiento de fármacos
Análisis predictivo y el futuro de la investigación farmacéutica
• Estudios de Casos y Aplicaciones en el Mundo Real
Análisis de estudios de casos presentados por Richard Bonneau
Discusión sobre lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de aprendizajes clave
Orientación práctica para implementar la IA en carreras de desarrollo de fármacos
• Recursos Adicionales
Lecturas recomendadas
Cursos en línea y programas de certificación para un mayor aprendizaje

Asignaturas

Ciencias de la Computación