ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗРАБОТКЕ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ

В работе рассматривается роль методов искусственного интеллекта (ИИ) в трансформации процесса разработки новых лекарственных препаратов. Показано, что интеграция алгоритмов машинного и глубокого обучения, генеративных моделей и систем усиленного обучения позволяет существенно сократить временные и финансовые затраты на этапах валидации мишеней, виртуального скрининга, de novo дизайна молекул, прогнозирования ADMET-свойств и оптимизации клинических испытаний. Приведены данные о сокращении фазы поиска лидов в 2–3 раза и повышении точности прогнозирования взаимодействия «белок–лиганд» (AUC >0,92). Отмечены сохраняющиеся вызовы: интерпретируемость моделей, качество обучающих выборок и регуляторные ограничения. Сделан вывод о том, что ИИ становится не вспомогательным инструментом, а ключевым драйвером парадигмы ускоренной и персонализированной фармацевтической разработки.