Advancements in artificial intelligence and machine learning in revolutionising biomarker discovery

• Autor(a) principal: (Vedant) Sarvesh Raikar, Gokuldas
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Sarvesh Raikar, Amisha, Narayan Somnache, Sandesh
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences
• Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/bjps/article/view/219090
• topic: Biomarkers;; Artificial Intelligence;; Machine Learning;; Multi-omics;; Omics

O artigo explora a importância dos biomarcadores na pesquisa clínica e as vantagens da utilização de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) no processo de descoberta. Os biomarcadores fornecem uma compreensão mais abrangente da progressão da doença e da resposta à terapia em comparação com os indicadores tradicionais. A IA e o ML oferecem uma nova abordagem para a descoberta de biomarcadores, aproveitando grandes quantidades de dados para identificar padrões e otimizar os biomarcadores existentes. Além disso, o artigo aborda o surgimento de biomarcadores digitais, que utilizam tecnologia para avaliar os estados fisiológicos e comportamentais de um indivíduo, e a importância do processamento adequado de dados ômicos e multiômicos para um manuseio eficiente por sistemas computacionais. No entanto, o artigo reconhece os desafios colocados pela IA/ML na identificação de biomarcadores, incluindo potenciais distorções nos dados e a necessidade de diversidade na representação dos dados. Para enfrentar esses desafios, o artigo sugere a importância da regulamentação e da diversidade no desenvolvimento de algoritmos de IA/ML.