Artificial Intelligence for Quantitative Modeling in Drug Discovery and Development: An Innovation and Quality Consortium Perspective on Use Cases and Best Practices
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Le résumé fourni par la source
Recent breakthroughs in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have ushered in a new era of possibilities across various scientific domains. One area where these advancements hold significant promise is model-informed drug discovery and development (MID3). To foster a wider adoption and acceptance of these advanced algorithms, the Innovation and Quality (IQ) Consortium initiated the AI/ML working group in 2021 with the aim of promoting their acceptance among the broader scientific community as well as by regulatory agencies. By drawing insights from workshops organized by the working group and attended by key stakeholders across the biopharma industry, academia, and regulatory agencies, this white paper provides a perspective from the IQ Consortium. The range of applications covered in this white paper encompass the following thematic topics: (i) AI/ML-enabled Analytics for Pharmacometrics and Quantitative Systems Pharmacology (QSP) Workflows; (ii) Explainable Artificial Intelligence and its Applications in Disease Progression Modeling; (iii) Natural Language Processing (NLP) in Quantitative Pharmacology Modeling; and (iv) AI/ML Utilization in Drug Discovery. Additionally, the paper offers a set of best practices to ensure an effective and responsible use of AI, including considering the context of use, explainability and generalizability of models, and having human-in-the-loop. We believe that embracing the transformative power of AI in quantitative modeling while adopting a set of good practices can unlock new opportunities for innovation, increase efficiency, and ultimately bring benefits to patients.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Artificial Intelligence for Quantitative Modeling in Drug Discovery and Development: An Innovation and Quality Consortium Perspective on Use Cases and Best Practices
- Date Crossref
- 06/10/2023
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Quantitative BioSciences pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Merck Serono S.A. (Switzerland) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Novartis (Switzerland) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Pfizer (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Eisai (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Inc. Merck & Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
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Sanofi (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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AbbVie (Germany) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Daiichi Sankyo (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Eli Lilly (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Sunesis (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Quantitative Pharmacology Merck KGaA Lausanne Switzerland pays non établi dans la noticeInstitution
Quantitative BioSciences, Merck Serono S.A. (Switzerland) et Novartis (Switzerland), avec 9 autres affiliations.
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