Original title: Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development: From Computational Promise to Clinical Translation
- 人工知能 (AI) は創薬・開発パイプライン全体に組み込まれているが、臨床的影響のエビデンス基盤は段階によって不均一。
- 計算上の進歩は初期段階プロセスを加速したが、AI由来の洞察を成功する臨床結果に変換するには課題が多い。
- 主要なAI応用分野：標的特定と検証、リード最適化、前臨床試験、臨床試験デザイン、ファーマコビジランス。
- 臨床翻訳の障壁：データの希少性と品質、モデルの汎用性の欠如、規制上のハードル、説明可能なAIの必要性。
- AIの可能性を最大限に活用するには、計算革新と厳密な実験的検証および堅牢な臨床試験を組み合わせた統合的アプローチが不可欠であり、解釈可能で信頼性の高いAIモデルの開発、明確な規制経路の確立、学際的協力の促進が強調される。