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dc.contributor.author
Talevi, Alan
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dc.contributor.author
Morales, Juan Francisco
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dc.contributor.author
Hather, Gregory
dc.contributor.author
Podichetty, Jagdeep T.
dc.contributor.author
Kim, Sarah
dc.contributor.author
Bloomingdale, Peter C.
dc.contributor.author
Kim, Samuel
dc.contributor.author
Burton, Jackson
dc.contributor.author
Brown, Joshua D.
dc.contributor.author
Winterstein, Almut G.
dc.contributor.author
Schmidt, Stephan
dc.contributor.author
White, Jensen Kael
dc.contributor.author
Conrado, Daniela J.
dc.date.available
2021-06-03T04:03:13Z
dc.date.issued
2020-03
dc.identifier.citation
Talevi, Alan; Morales, Juan Francisco; Hather, Gregory; Podichetty, Jagdeep T.; Kim, Sarah; et al.; Machine Learning in Drug Discovery and Development Part 1: A Primer; American Society for Clinical Pharmacology and Therapeutics; CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology; 9; 3; 3-2020; 129-142
dc.identifier.issn
2163-8306
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/133069
dc.description.abstract
Artificial intelligence, in particular machine learning (ML), has emerged as a key promising pillar to overcome the high failure rate in drug development. Here, we present a primer on the ML algorithms most commonly used in drug discovery and development. We also list possible data sources, describe good practices for ML model development and validation, and share a reproducible example. A companion article will summarize applications of ML in drug discovery, drug development, and postapproval phase.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Society for Clinical Pharmacology and Therapeutics
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
dc.subject
MACHINE LEARNING
dc.subject
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
dc.subject
DRUG DISCOVERY
dc.subject
DRUG DEVELOPMENT
dc.subject
ALGORITHMS
dc.subject
PHARMACOMETRICS
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Machine Learning in Drug Discovery and Development Part 1: A Primer
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-05-28T16:03:48Z
dc.journal.volume
9
dc.journal.number
3
dc.journal.pagination
129-142
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Talevi, Alan. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina
dc.description.fil
Fil: Morales, Juan Francisco. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencas Exactas. Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Bioactivos; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentina
dc.description.fil
Fil: Hather, Gregory. Takeda Pharmaceuticals; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Podichetty, Jagdeep T.. Critical Path Institute; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Kim, Sarah. University of Florida; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Bloomingdale, Peter C.. Merck & Co; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Kim, Samuel. Canary Speech Llc; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Burton, Jackson. Critical Path Institute; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Brown, Joshua D.. University of Florida; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Winterstein, Almut G.. University of Florida; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Schmidt, Stephan. University of Florida; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: White, Jensen Kael. Critical Path Institute; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Conrado, Daniela J.. E-quantify Llc; Estados Unidos
dc.journal.title
CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/psp4.12491
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1002/psp4.12491
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