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pbpk模型权威发布_pbpk模型在药物研发中的运用(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

pbpk模型

量子计算在临床试验中的三大应用 10月28日，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）和IBM领导的一个国际医疗保健与生命科学工作组，探索了量子计算在临床试验中的优势。他们发现，量子计算可以大大加速临床试验的设计和优化，特别是在药物研发和患者选择方面。药代动力学和药效学建模 𐟌𑊥œ訍柳駠”发中，了解药物分子的特性至关重要。传统的药代动力学和药效学（PBPK/PD）建模依赖于经典的人工智能（AI）和机器学习（ML），但这些方法在处理复杂计算时往往力不从心。工作组提出，将PBPK/PD建模与量子机器学习（QML）相结合，可以在短时间内准确预测药物的效果。QML通过将量子计算机的计算能力与ML算法相结合，显著提高了PBPK/PD模型的速度和准确性。临床试验地点选择 𐟓 临床试验的成功与否，很大程度上取决于选择正确的地点。试验地点需要足够的人员和资源，同时还要靠近目标患者群体。传统的基于规则的方法来识别数据中的模式，既昂贵又耗时。工作组提出，量子优化算法可以通过使用量子计算原理，从一组可能性中找到最优解，从而帮助以极少的时间和成本选择试验地点。患者选择 𐟑劥œ褸𔥺Š试验中，选择合适的参与者至关重要。研究人员需要根据病史、年龄、性别和健康状况等多种因素来评估潜在的临床试验参与者。传统的机器学习和人工智能可以根据这些因素帮助筛选和选择患者，但这需要较长的计算时间和统计偏差风险。工作组确定，量子神经网络（QNN）有潜力克服这些问题。QNN不仅有助于筛选过程，还可以减少参与者的数量，从而降低试验成本。通过这些方法，量子计算有望在临床试验中发挥重要作用，加速药物研发和患者治疗。

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