ИИ ищет новые лекарственные мишени
Как геномика, multi-omics, публикации и knowledge graphs помогают перейти от механизма болезни к проверяемой терапевтической гипотезе.
Практический гайд · PDF
Искусственный интеллект в фармакологии: 10 методов и границы применения
Практический гайд об искусственном интеллекте (ИИ) в фармакологии. Начните с задачи «ИИ ищет новые лекарственные мишени», затем сравните её с другими сценариями. Примеры показывают, где требуется проверка специалиста.
PDF · 99 страниц · Редакция 2 октября 2026
999 ₽ · Продажа пока не открыта
Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна
Посмотреть 6 страниц бесплатноБез регистрации · PDF откроется сразу
Начните со своей задачи
Какие рабочие задачи разобраны
Начните с процесса, который знаком вам по работе. Для каждого сценария гайд разбирает применение ИИ и проверку результата.
Generative AI создаёт новые молекулы
Как модели предлагают химические структуры под заданный профиль и почему синтезируемость и эксперимент важнее показателя novelty.
Drug repurposing: новое применение известного препарата
Как AI связывает лекарства, заболевания, пути и реальные данные, чтобы предложить новую гипотезу для уже знакомого вещества.
AI-ADME/Tox: судьба молекулы до первого введения
Как структура превращается в прогноз абсорбции, распределения, метаболизма, выведения и токсичности.
ИИ в PK/PD: персональная кривая доза - концентрация - эффект
Как данные пациента, дозы и измерения концентрации соединяются в динамическую модель экспозиции и ответа.
Фармакогеномика + ИИ
Как генетические варианты и multi-omics помогают прогнозировать эффективность и токсичность без генетического детерминизма.
Увеличить иллюстрациюЛекарственная мишень - это молекула или процесс, изменение которого должно повлиять на болезнь. Ошибка на этом шаге особенно дорога: можно получить соединение, которое прекрасно связывается с белком, но не улучшает состояние пациента.
Карта задач и точки проверки
Карта задач и точек проверки
Как геномика, multi-omics, публикации и knowledge graphs помогают перейти от механизма болезни к проверяемой терапевтической гипотезе.
Как модели предлагают химические структуры под заданный профиль и почему синтезируемость и эксперимент важнее показателя novelty.
Как AI связывает лекарства, заболевания, пути и реальные данные, чтобы предложить новую гипотезу для уже знакомого вещества.
Увеличить иллюстрациюНа что обратить внимание при проверке
ИИ ищет новые лекарственные мишени
Лекарственная мишень - это молекула или процесс, изменение которого должно повлиять на болезнь. Ошибка на этом шаге особенно дорога: можно получить соединение, которое прекрасно связывается с белком, но не улучшает состояние пациента.
В гайде: с. 17
Что получает модель и какой результат видит специалист
Для этой задачи важны не только сами данные, но и время их получения, метод измерения, единицы, пропуски и происхождение. Модель не способна исправить неверно отмеченную дозу, перепутанный образец или невалидированный assay; она лишь преобразует ошибку в уверенный результат.
В гайде: с. 18
От сырых данных до решения: понятный маршрут
После этого специалист проверяет область применимости и сопоставляет результат с независимыми сведениями. Только последний шаг меняет разработку или лечение.
В гайде: с. 19
Увеличить иллюстрациюСравните задачи с оглавлением и посмотрите открытые страницы, прежде чем выбирать материал.
Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна
Польза для вашей практики
Чем может помочь этот гайд
Материал помогает перейти от общего интереса к ИИ к разбору конкретной рабочей ситуации.
Выбрать рабочую задачу
Разберите сценарий «ИИ ищет новые лекарственные мишени» и сопоставьте его со своим процессом.
Проверить ответ ИИ
Посмотрите, как устроен разбор «Что получает модель и какой результат видит специалист» и какие действия остаются за человеком.
Разобраться в последовательности действий
Используйте схему «От сырых данных до решения: понятный маршрут», чтобы обсудить порядок работы и точки проверки.
Оценить другие сценарии
В полном гайде 10 тематических разделов, включая «Механистический AI и цифровой двойник пациента».
Реальные страницы PDF
Посмотрите материал до покупки
Во фрагмент включены обложка, введение, оглавление, схема рабочего процесса и практический разбор «Что получает модель и какой результат видит специалист».
Увеличить страницу 19
Увеличить страницу 42Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна
Что получает модель и какой результат видит специалист
Учебный разбор из открытого фрагмента: страницы 42.
Ситуация
Работа AI начинается с хорошо сформулированного входа.
Проверка и результат
Для этой задачи важны не только сами данные, но и время их получения, метод измерения, единицы, пропуски и происхождение. Модель не способна исправить неверно отмеченную дозу, перепутанный образец или невалидированный assay; она лишь преобразует ошибку в уверенный результат.
Что учитывать
Результат должен быть связан с последующим действием: экспериментом, повторным измерением, изменением приоритета, выбором мониторинга или обсуждением дозы.
Что учитывать
Если пользователь не понимает, какое решение поддерживает output, система добавляет информацию, но не улучшает процесс.
10 тематических разделов
Какие темы разобраны
Откройте нужную группу и выберите тематический раздел. Номера ниже соответствуют страницам PDF.
Сценарии 1–3Темы от «ИИ ищет новые лекарственные мишени» до «Drug repurposing: новое применение известного препарата».3 главы
- 01ИИ ищет новые лекарственные мишенис. 17
- 02Generative AI создаёт новые молекулыс. 23
- 03Drug repurposing: новое применение известного препаратас. 29
Сценарии 4–7Темы от «AI-ADME/Tox: судьба молекулы до первого введения» до «ИИ для лекарственных взаимодействий».4 главы
- 04AI-ADME/Tox: судьба молекулы до первого введенияс. 35
- 05ИИ в PK/PD: персональная кривая доза - концентрация - эффектс. 41
- 06Фармакогеномика + ИИс. 47
- 07ИИ для лекарственных взаимодействийс. 53
Сценарии 8–10Темы от «TDM + AI: следующая доза по данным пациента» до «Механистический AI и цифровой двойник пациента».3 главы
- 08TDM + AI: следующая доза по данным пациентас. 59
- 09ИИ в фармаконадзорес. 65
- 10Механистический AI и цифровой двойник пациентас. 71
Полный материал включает все перечисленные тематические разделы; открытый фрагмент показывает часть издания.
Как пользоваться гайдом
Выберите задачу из гайда и разберите её в своей практике
Начните с раздела «ИИ ищет новые лекарственные мишени» или другой знакомой ситуации. Сопоставьте описанный процесс со своими данными и порядком работы.
Издатель: АНО ДПО «АПС».
Для индивидуальной работы
Прочитайте нужный раздел, разберите пример и отметьте точки проверки результата.
Для обсуждения в команде
Используйте схему «От сырых данных до решения: понятный маршрут», чтобы обсудить последовательность действий и ответственность.
Границы применения и подробности подходаЛекарственная мишень - это молекула или процесс, изменение которого должно повлиять на болезнь. Ошибка на этом шаге особенно дорога: можно получить соединение, которое прекрасно связывается с белком, но не улучшает состояние пациента.Подробнее о применении искусственного интеллектаСвернуть подробности
Что получает модель и какой результат видит специалист
Для этой задачи важны не только сами данные, но и время их получения, метод измерения, единицы, пропуски и происхождение. Модель не способна исправить неверно отмеченную дозу, перепутанный образец или невалидированный assay; она лишь преобразует ошибку в уверенный результат.
От сырых данных до решения: понятный маршрут
После этого специалист проверяет область применимости и сопоставляет результат с независимыми сведениями. Только последний шаг меняет разработку или лечение.
Полная версия
Полная версия гайда
ТОП-10 современных методов применения искусственного интеллекта в фармакологии — 2026
99 страниц · 10 тематических разделов · PDF
Полный материал по направлению «ИИ в фармакологии»: 10 тематических разделов, рабочие ситуации и практические разборы.
Гайд — отдельный учебный модуль программы повышения квалификации «ИИ в фармакологии».
- Выбрать рабочую задачуРазберите сценарий «ИИ ищет новые лекарственные мишени» и сопоставьте его со своим процессом.
- Проверить ответ ИИПосмотрите, как устроен разбор «Что получает модель и какой результат видит специалист» и какие действия остаются за человеком.
- Разобраться в последовательности действийИспользуйте схему «От сырых данных до решения: понятный маршрут», чтобы обсудить порядок работы и точки проверки.
- Оценить другие сценарииВ полном гайде 10 тематических разделов, включая «Механистический AI и цифровой двойник пациента».
Цена полного гайда
999 ₽PDF-гайд · Полная версия
Онлайн-покупка пока недоступна. Чтобы уточнить получение гайда, позвоните в академию.
8 (800) 505-33-95Познакомьтесь с полным гайдом
Выберите нужную тему, посмотрите пример и используйте материал для обсуждения конкретной задачи.
Получить полный гайдОнлайн-покупка пока недоступна