دوره جامع کاربرد هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: از داده‌کاوی تا طراحی مولکول همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربرد هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: از داده‌کاوی تا طراحی مولکول

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کشف دارو

موضوع میانی: تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای طراحی و توسعه دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم داروسازی
• 2. آشنایی با داده‌های شیمیایی و بیولوژیکی: فرمت‌ها، پایگاه‌ها و استانداردها
• 3. پیش‌پردازش و تمیز کردن داده‌های مولکولی برای مدل‌سازی
• 4. مهندسی ویژگی‌های مولکولی: فیچرهای فیزیکوشیمیایی، توپولوژیک و گرافی
• 5. معرفی کیموانفورماتیکس و ابزارهای متن‌باز (RDKit، Open Babel، Chembl)
• 6. مبانی یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی فعالیت بیولوژیک
• 7. الگوریتم‌های کلاسیک: رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان در QSAR
• 8. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای رگرسیون و کلاسیفیکیشن، اعتبارسنجی متقاطع
• 9. یادگیری عمیق مقدماتی: شبکه‌های عصبی چندلایه برای داده‌های مولکولی
• 10. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) برای نمایش مولکول‌ها
• 11. معماری‌های پیشرفته GNN: Graph Attention Networks، Message Passing Neural Networks
• 12. یادگیری انتقالی و پیش‌آموزش روی داده‌های بزرگ شیمیایی (ChEMBL، PubChem)
• 13. مدل‌سازی مولکولی با SMILES و SELFIES: RNN، Transformer و BERT مولکولی
• 14. مدل‌های مولد (Generative Models): VAE، GAN، Diffusion Models برای طراحی مولکول جدید
• 15. بهینه‌سازی مولکول با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 16. اسکرینگ مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی: اولویت‌بندی کتابخانه‌های ترکیبات
• 17. پیش‌بینی خواص ADMET با مدل‌های چندوظیفه (Multi-task Learning)
• 18. ترکیب داده‌های اومیکس (Transcriptomics، Proteomics) برای شناسایی اهداف دارویی
• 19. شناسایی هدف دارویی با یادگیری عمیق: Target Fishing و Deorphanization
• 20. طراحی دارو مبتنی بر ساختار (Structure-Based Drug Design) با docking و AI
• 21. پیش‌بینی هم‌افزایی پروتئین-لیگاند با شبکه‌های عصبی سه‌بعدی
• 22. یادگیری 연합 (Federated Learning) برای داده‌های حساس داروسازی
• 23. تفسیرپذیری مدل‌ها: SHAP، Integrated Gradients، Attention Visualization
• 24. مدیریت عدم قطعیت: Monte Carlo Dropout، Ensembles، Bayesian Neural Networks
• 25. استراتژی‌های یادگیری فعال (Active Learning) برای کاهش هزینه آزمایشگاهی
• 26. پیش‌بینی سمیت و اثرات جانبی با داده‌های بالینی و پیش‌بالینی
• 27. بازیابی دارو (Drug Repurposing) با شبکه‌های عصبی گرافی و گراف دانش
• 28. ترکیب داده‌های واقعی‌جهان (Real-World Evidence) در خط لوله کشف دارو
• 29. طراحی مولکول‌های چندهدفه (Multi-objective Optimization) با الگوریتم‌های تکاملی و AI
• 30. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای استخراج دانش از متون علمی
• 31. اتوماسیون خط لوله کشف دارو: MLOps، CI/CD، و оркеستراسیون workflow
• 32. معیارهای مقایسه مدل‌ها در مسابقات (MoleculeNet، Therapeutics Data Commons)
• 33. مطالعات موردی: موفقیت‌های اخیر AI در داروهای ضدسرطان، عفونی و عصبی
• 34. اعتبارسنجی آزمایشگاهی و بالینی پیش‌بینی‌های AI
• 35. چالش‌های داده: ناهمگونی، نापایداری، و thiên향 در داده‌های داروسازی
• 36. اخلاق، حریم خصوصی و تنظيمات در کاربرد AI برای دارو
• 37. ملكية فکری، حق اختراع و مسائل حقوقی مدل‌های مولد
• 38. مقیاس‌پذیری محاسباتی: GPU، TPU، و محاسبات ابری برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 39. استفاده از کوانتوم محاسبه و AI برای شبیه‌سازی مولکولی
• 40. پیش‌بینی مسیرهای سنتز (Retrosynthesis) با مدل‌های ترنسفرمر
• 41. ادغام شبکه‌های عصبی گرافی با دینامیک مولکولی (MD) برای دقت بیشتر
• 42. یادگیری خودنظارت (Self-supervised Learning) روی داده‌های بی‌برچسب شیمیایی
• 43. مدل‌سازی دینامیک پروتئین با AlphaFold و مشتقات آن برای طراحی دارو
• 44. طراحی داروهای پیپتیدی و آنتی‌بادی با هوش مصنوعی
• 45. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و فرمولاسیون با AI
• 46. پایش ایمنی دارو پس از بازار (Pharmacovigilance) با یادگیری ماشین
• 47. تحلیل اقتصاد سلامت و تحلیل هزینه-فایده مدل‌های AI در توسعه دارو
• 48. راهکارهای استقرار مدل در محیط‌های GxP و رگولاتوری
• 49. آموزش مدل‌های چندمدال (Multimodal) ترکیب تصویر، توالی و گراف
• 50. استفاده از داده‌های تک سلولی (Single-cell) برای الطب دقیق و دارو
• 51. پیش‌بینی مقاومت دارویی و استراتژی‌های ترکیبی با AI
• 52. توسعه پلتفرم‌های No-code/Low-code برای محققان غیربرنامه‌نویس
• 53. معیارهای FAIR در مدیریت داده‌های AI برای داروسازی
• 54. همکاری بین‌دسیپلیplinری: شیمی، بیولوژی، علوم داده و مهندسی نرم‌افزار
• 55. آینده‌ی هوش مصنوعی در کشف دارو: روندها، فرصت‌ها و چالش‌های آتی