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アイテム
Transforming drug discovery : the impact of AI and molecular simulation on R&D efficiency
https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/2002563
https://repository.lib.tottori-u.ac.jp/records/2002563a6b35263-9a94-4f1a-b768-5b1975479de0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
Bioanalysis16(23–24)_1211.pdf (274 KB)
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This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in Bioanalysis on 06 Dec 2024, available at: https://doi.org/10.1080/17576180.2024.2437283
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| アイテムタイプ | デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2026-10-07 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Transforming drug discovery : the impact of AI and molecular simulation on R&D efficiency | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 作成者 |
岩田, 浩明
× 岩田, 浩明
研究者総覧鳥取大学
100002714_ja.html
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| 主題 | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | drugs | |||||||||
| 主題 | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | pharmaceuticals | |||||||||
| 主題 | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | pharmacokinetics | |||||||||
| 主題 | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | artificial intelligence | |||||||||
| 主題 | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | molecular simulations | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | The process of developing new drugs in the pharmaceutical industry is both time consuming and costly, making efficiency crucial. Recent advances in hardware and computational methods have led to the widespread application of computational science approaches in drug discovery. These approaches, including artificial intelligence and molecular simulations, span from target identification to pharmacokinetics research, aiming to reduce the likelihood of failure and present lower costs. Machine learning-based methods predict new applications for developing new drugs based on accumulated knowledge, while molecular simulations estimate interactions between drugs and target proteins at the atomic level based on physical laws. Each approach has its advantages and disadvantages, and they complement each other. As a result, the future of computational science approaches in drug discovery is expected to focus on developing new methodologies that integrate these two techniques to enhance the efficiency of drug discovery. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | Taylor & Francis | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 日付 | ||||||||||
| 日付 | 2024 | |||||||||
| 日付タイプ | Issued | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||
| 出版タイプ | AM | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||||||
| 関連情報 | ||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1080/17576180.2024.2437283 | |||||||||
| 助成情報 | ||||||||||
| 識別子タイプ | e-Rad_funder | |||||||||
| 助成機関識別子 | 1025 | |||||||||
| 助成機関識別子タイプURI | https://www.e-rad.go.jp/datasets/files/haibunkikan.csv | |||||||||
| 助成機関名 | 独立行政法人日本学術振興会 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 助成機関名 | Japan Society for the Promotion of Science | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| プログラム情報 | 科学研究費助成事業 | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| プログラム情報 | Grants-in-Aid for Scientific Research (KAKENHI) | |||||||||
| 研究課題番号タイプ | JGN | |||||||||
| 研究課題番号 | JP24H01771 | |||||||||
| 研究課題番号URI | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PUBLICLY-24H01771/ | |||||||||
| 研究課題名 | 潜在空間から生成された化合物評価のためのAIモデル構築 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 助成情報 | ||||||||||
| 識別子タイプ | Crossref Funder | |||||||||
| 助成機関識別子 | https://doi.org/10.13039/100008728 | |||||||||
| 助成機関識別子タイプURI | https://www.crossref.org/services/funder-registry/ | |||||||||
| 助成機関名 | 公益財団法人臨床薬理研究振興財団 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 助成機関名 | Japan Research Foundation for Clinical Pharmacology | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 収録物識別子 | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 17576180 | |||||||||
| 収録物識別子 | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 17576199 | |||||||||
| 書誌情報 |
en : Bioanalysis 巻 16, 号 23-24, p. 1211-1217, 発行日 2024 |
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| 見出し | ||||||||||
| 大見出し | Commentary | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 出版者情報 | ||||||||||
| 出版者名 | Taylor & Francis | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| アクセス権 | ||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||
| 権利情報 | ||||||||||
| 権利情報 | This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in Bioanalysis on 06 Dec 2024, available at: https://doi.org/10.1080/17576180.2024.2437283 | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
