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Cette revue explore comment les approches informatiques, en particulier l'intelligence artificielle (IA) et la pharmacologie des réseaux, transforment la réutilisation des médicaments. Il explique comment les techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel permettent de prédire rapidement les interactions médicament-cible et de découvrir de nouvelles utilisations thérapeutiques pour les médicaments existants. La pharmacologie de réseau complète cela en fournissant une compréhension des maladies au niveau systémique grâce à une analyse multi-cibles et basée sur des voies, allant au-delà du modèle traditionnel un médicament - ​​une cible .L'étude met en évidence l'intégration de données multi-omiques (génomique, protéomique, métabolomique) et l'utilisation de bases de données comme DrugBank et STRING pour améliorer la précision des prédictions. Il présente également des études de cas réels où des médicaments ont été réutilisés avec succès pour lutter contre le cancer, les maladies infectieuses et neurodégénératives.Cependant, des défis tels que l'hétérogénéité des données, l'interprétabilité des algorithmes, les limites de validation et les préoccupations éthiques demeurent. La revue conclut que la combinaison de l'IA avec la pharmacologie de réseau offre une approche puissante et rentable pour accélérer la découverte de médicaments et faire progresser la médecine de précision.

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9786209990427

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