Wissenschaftler der UC San Diego haben einen Algorithmus des maschinellen Lernens entwickelt, der die zeitaufwändige Chemie in den ersten Phasen der Arzneimittelentdeckung simuliert. Dies könnte den Prozess erheblich rationalisieren und Türen für nie zuvor gesehene Behandlungen öffnen. Die Identifizierung von Wirkstoffkandidaten für die weitere Optimierung erfordert in der Regel Tausende von Einzelexperimenten, aber die neue Plattform für künstliche Intelligenz (KI) könnte möglicherweise die gleichen Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit liefern.