|•Mobina

برگردیم سر درس که امتحان شیمی آلی ترم قبل مونده

طبیعت و آسمون دوست داشتنی:))))🍃

کشف یک داروی جدید شبیه این نیست که فقط یک مولکول خوب پیدا کنیم و تمام؛ اتفاقاً قسمت سخت ماجرا اینه که اون مولکول باید از کلی مرحله رد بشه تا ثابت کنه واقعاً می‌تونه دارو بشه. ممکنه یک ترکیب توی آزمایشگاه فوق‌العاده جواب بده، ولی وقتی وارد بدن می‌شه جذب خوبی نداشته باشه، سریع تجزیه بشه یا اصلاً به جایی که باید نرسه. حتی ممکنه اثر خوبی داشته باشه، ولی در دوز لازم باعث سمیت یا عوارض جدی بشه. یعنی «اثر می‌کنه» لزوماً به معنی «داروی خوبی است» نیست. از طرفی بدن خیلی پیچیده‌تر از چیزیه که ما روی کاغذ یا حتی در یک مدل آزمایشگاهی می‌بینیم. ممکنه یک دارو روی سلول‌ها یا حیوانات خیلی امیدوارکننده باشه، ولی در انسان نتیجه متفاوتی بده. بعضی وقت‌ها هم خود مولکول مشکلی نداره، اما فرمولاسیون یا روش رساندن دارو به بدن مناسب نیست.

Can we make drug discovery more rational, more efficient, and less dependent on trial and error? One of the technologies changing the way we approach this question is Artificial Intelligence (AI). Drug discovery is a complex and high-risk process. From identifying…

Can we make drug discovery more rational, more efficient, and less dependent on trial and error? One of the technologies changing the way we approach this question is Artificial Intelligence (AI). Drug discovery is a complex and high-risk process. From identifying a promising biological target to finding a Hit, optimizing a Lead Compound, and eventually reaching clinical trials, countless decisions must be made—and many promising candidates fail along the way. AI is beginning to influence several stages of this process. Once a promising Lead Compound is identified, AI can help predict how structural modifications may affect properties such as potency, selectivity, solubility, ADME, and toxicity. Instead of asking only: “Which existing molecule might work?” we can increasingly ask: “What molecule should we design?” AI can generate and evaluate novel molecular structures based on desired biological or physicochemical properties, potentially allowing researchers to explore chemical space that would be difficult to investigate through conventional approaches alone. But there is an important: AI does not replace the laboratory. A molecule can look highly promising in silico and still fail in vitro, in vivo, or during clinical development. Biological systems are far more complex than any computational model. The reliability of an AI prediction also depends on factors such as data quality, model assumptions, applicability domain, and experimental validation. And this is exactly what makes the field so interesting to me. The real opportunity may not be: AI instead of experimental science but rather: AI + Experimental Science Using computational tools to generate better hypotheses, prioritize experiments, design more promising molecules, and potentially identify failure earlier in the drug-development pipeline. #pharmacy@MobinaPharmaa

خداروشکر که براتون مفید بوده:))❤️ اعتماد به نفس داشته باشید و به خودشناسی برسین مشخص کنید هدف تون چیه؟! و با برنامه ریزی و تلاش اصولی پیش برین ✨

تحت هیچ شرایطی گزارشکار فیک نفرستین.

خیلی زیاااد با پیام های شما انرژی مثبت میگیرم:)))❤️✨

ارزش خلق کنید و هدف تون یادتون نره✌️