Mulani AO et al.

Transforming Drug Therapy with Deep Learning: The Future of Personalized Medicine

深度学习变革药物疗法：个性化医疗的未来

个性化医疗代表了医疗保健领域的范式转变，其目标是根据个体患者独特的遗传、环境和生活方式特征来定制治疗策略。这种方法在提升疗效和减少药物不良反应方面具有巨大潜力。随着人工智能的快速发展，深度学习已成为药理学领域的变革性工具，能够对复杂生物数据进行精准建模，并揭示患者特定信息中隐藏的模式。

本研究探讨了深度学习技术——如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、Transformer架构以及生成对抗网络（GANs）——在优化个性化治疗策略中的应用。通过利用包含电子健康记录（EHRs）、基因组序列和临床指标在内的多样化数据集，我们开发并训练了用于药物反应预测、生物标志物识别和药物不良反应（ADR）预测等任务的深度学习模型。在评估的模型中，基于Transformer的架构表现出卓越性能，在药物反应预测任务中实现了91.2%的准确率和0.92的AUC-ROC。此外，与传统统计方法相比，将深度学习模型整合到治疗流程中，使药物-患者匹配效率提高了20%至30%。这些发现强调了人工智能驱动系统在增强临床决策和实现精准药物治疗方面的潜力。然而，数据隐私、模型可解释性及监管合规等挑战仍是广泛采用的关键障碍。

本研究还探讨了未来方向，包括实施可解释人工智能（XAI）和联邦学习，以应对这些局限性并促进深度学习在常规临床实践中的整合。

Drug Research是国际同行评审期刊，以快速的处理时间提供新药和成熟药物分子相关的最新研究成果和新药开发评估。

本刊重点关注的是在临床环境所使用药物的开发中，转化医学和生物学发现的应用。药物研究领域的文章和实验数据不仅包括新药研发主题，还包括用于工业化研究和临床试验结果评估的数理统计学方法。

Drug Research每年出版12期，发表形式包括原创性研究、评述、评注和短报。涵盖如下领域：

• 应用于临床试验的分析

• 化学和生物化学

• 临床和实验药理学

• 药物相互作用

• 疗效测试

• 药效学

• 药物代谢动力学

• 畸形学

• 毒理学