Samarkand branch of Tashkent University of Information Technologies
Doi
Abstract
Drug development is a central topic at the intersection of structural biology, biochemistry, and medicine, associated with significant challenges such as high cost (billions of dollars), low success rates (less than 10%), and extremely long development cycles (10-15 years). The Computer Aided Drug Design (CADD) system demonstrates tremendous advantages in solving these tasks and speeding up the process, making it an indispensable tool in the pharmaceutical industry and scientific research. The recent development of AlphaFold2 and AlphaFold3, the 2024 Nobel Prize winners, marks significant progress in the field of CADD. In addition to AlphaFold, various machine learning (ML) methods are revolutionizing various stages of drug development, from virtual screening to predictive modeling of drug interactions and treatment targets. Language models such as GPT models offer promising applications for developing research hypotheses and helping to interpret complex biological data. Quantum computing has the potential to solve complex molecular modeling and optimization problems that are currently unsolvable for classical computers, although their practical implementation is still in its early stages. This analytical review presents the latest developments in this field and evaluates the possibilities presented by machine learning, language models and quantum computing in CADD.Разработка лекарств - центральная тема на стыке структурной биологии, биохимии и медицины, связанная со значительными проблемами, такими как высокая стоимость (миллиарды долларов), низкие показатели успеха (менее 10%) и чрезвычайно длительные циклы разработки (10-15лет). Система автоматизированного поиска лекарств (Computer Aided Drug Design, CADD) демонстрирует огромные преимущества в решении этих задач и ускорении процесса, что делает ее незаменимым инструментом в фармацевтической промышленности и научных исследованиях. Недавняя разработка AlphaFold2 и AlphaFold3,- лауреатов Нобелевской премии 2024г., знаменует собой значительный прогресс в области CADD. Помимо AlphaFold, различные методы машинного обучения (ML) революционизируют различные этапы разработки лекарств - от виртуального скрининга до прогнозирующего моделирования взаимодействий между лекарством и таргетами лечения. Языковые модели, такие как GPT-модели, предлагают многообещающие приложения для выработки исследовательских гипотез и помощи в интерпретации сложных биологических данных. Квантовые вычисления обладают потенциалом для решения сложных задач молекулярного моделирования и оптимизации, которые в настоящее время неразрешимы для классических компьютеров, хотя их практическая реализация все еще находится на ранних стадиях. В данном аналитическом обзоре представлены новейшие достижения в этой области и оценены возможности, представляемые машинным обучением, языковыми моделями и квантовыми вычислениями в CADD
