Care este rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea medicamentelor?

Care este rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea medicamentelor?

Răspuns scurt: IA generativă accelerează în principal descoperirea timpurie a medicamentelor prin generarea de molecule candidate sau secvențe proteice, propunerea de rute de sinteză și scoaterea la iveală a unor ipoteze testabile, astfel încât echipele să poată derula mai puține experimente „în orb”. Are cele mai bune performanțe atunci când impui constrângeri stricte și validezi rezultatele; tratată ca un oracol, poate induce în eroare prin încredere.

Concluzii cheie:

Accelerare : Folosește GenAI pentru a extinde generarea de idei, apoi restrânge-le cu o filtrare riguroasă.

Restricții : Necesită intervale de proprietăți, reguli de schelă și limite de noutate înainte de generare.

Validare : Tratați rezultatele ca ipoteze; confirmați cu teste și modele ortogonale.

Trasabilitate : Înregistrați solicitările, rezultatele și justificarea, astfel încât deciziile să rămână auditabile și revizuibile.

Rezistență la utilizarea abuzivă : Preveniți scurgerile de informații și încrederea excesivă prin guvernanță, controale de acces și revizuire umană.

Care este rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea medicamentelor? Infografic

Articole pe care ți-ar putea plăcea să le citești după acesta:

🔗 Rolul IA în asistența medicală
Cum îmbunătățește IA diagnosticul, fluxurile de lucru, îngrijirea pacienților și rezultatele.

🔗 Îi va înlocui IA pe radiologi?
Explorează modul în care automatizarea contribuie la radiologie și ce rămâne uman.

🔗 Îi va înlocui IA pe medici?
O analiză sinceră a impactului inteligenței artificiale asupra locurilor de muncă și practicii medicilor.

🔗 Cele mai bune instrumente de laborator cu inteligență artificială pentru descoperiri științifice
Instrumente de laborator de inteligență artificială de top pentru accelerarea experimentelor, analizelor și descoperirilor.

Rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea medicamentelor, pe scurt 😮💨

IA generativă ajută echipele de cercetare în domeniul medicamentelor să creeze molecule candidate, să prezică proprietăți, să sugereze modificări, să propună rute de sinteză, să exploreze ipoteze biologice și să comprime ciclurile de iterație - în special în descoperirile timpurii și în optimizarea potențialelor potențiale. Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor) Elsevier 2024 (modele generative în proiectarea de novo a medicamentelor)

Și da, poate genera cu încredere și prostii. Asta face parte din înțelegere. Ca un intern foarte entuziast cu un motor de rachetă. Ghidul clinicianului (riscul de halucinații) npj Digital Medicine 2025 (halucinații + cadru de siguranță)

De ce contează asta mai mult decât recunosc oamenii 💥

O mare parte din munca de descoperire este „căutare”. Căutare spațiu chimic, căutare biologie, căutare literatură, căutare relații structură-funcție. Problema este că spațiul chimic este... practic infinit. Accounts of Chemical Research 2015 (spațiu chimic) Irwin & Shoichet 2009 (scară spațiu chimic)

Ai putea petrece mai multe vieți încercând doar variații „rezonabile”.

Inteligența artificială generativă schimbă fluxul de lucru de la:

  • „Hai să testăm ce ne vine în minte”

la:

  • „Hai să generăm un set de opțiuni mai mare și mai inteligent, apoi să le testăm pe cele mai bune”

Nu este vorba despre eliminarea experimentelor. Este vorba despre alegerea unor experimente mai bune . 🧠 Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

De asemenea, și acest aspect este puțin discutat, ajută echipele să discute între discipline . Chimiști, biologi, specialiști în DMPK, oameni de știință computaționali... fiecare are modele mentale diferite. Un sistem generativ decent poate servi drept caiet de schițe comun. Recenzie Frontiers in Drug Discovery 2024

Ce face ca o versiune bună de inteligență artificială generativă să fie utilizată pentru descoperirea de medicamente? ✅

Nu toate tipurile de IA generativă sunt create la fel. O versiune „bună” pentru acest domeniu se bazează mai puțin pe demonstrații extravagante și mai mult pe fiabilitate lipsită de atractivitate (lipsa de atractivitate este o virtute aici). Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

O configurație bună de IA generativă are de obicei:

Dacă inteligența ta generativă nu poate face față constrângerilor, e practic un generator de noutăți. Distracție la petreceri. Mai puțină distracție într-un program de combatere a drogurilor.

Unde se integrează inteligența artificială generativă în procesul de descoperire a medicamentelor 🧭

Iată o hartă mentală simplă. IA generativă poate contribui la aproape fiecare etapă, dar are cele mai bune performanțe acolo unde iterația este costisitoare și spațiul ipotezelor este imens. Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

Puncte de contact comune:

În multe programe, cele mai mari succese provin din integrarea fluxului de lucru , nu dintr-un singur model care este „genial”. Modelul este motorul - conducta este mașina. Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

Tabel comparativ: abordări populare de inteligență artificială generativă utilizate în descoperirea medicamentelor 📊

O masă puțin imperfectă, pentru că viața reală e puțin imperfectă.

Instrument / Abordare Cel mai bun pentru (public) Preț cam mic De ce funcționează (și când nu funcționează)
Generatoare de molecule de novo (SMILES, grafice) Chimie medicală + chimie completă $$-$$$ Excelent la explorarea rapidă a unor analogi noi 😎 - dar poate scoate la iveală nepotriviri instabili REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
Generatoare de proteine ​​/ structură Echipe de biologi, biologie structurală $$$ Ajută la propunerea de secvențe + structuri - dar „pare plauzibil” nu este același lucru cu „funcționează” AlphaFold (Nature 2021) RFdiffusion (Nature 2023)
Design molecular în stil de difuzie Echipe avansate de ML $$-$$$$ Puternic la condiționare prin constrângeri și diversitate - configurarea poate fi... un întreg JCIM 2024 (modele de difuzie) PMC 2025 recenzie de difuzie
Copiloți de predicție a proprietăților (combinație QSAR + GenAI) DMPK, echipe de proiect $$ Bun pentru triaj și clasificare - rău dacă este tratat ca pe o veșnicie 😬 OECD (domeniu de aplicabilitate) ADMETlab 2.0
Planificatori de retrosinteză Chimie de proces, CMC $$-$$$ Accelerează idearea rutelor - încă necesită oameni pentru fezabilitate și siguranță AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
Copiloți de laborator multimodali (text + date de analiză) Echipe de traducere $$$ Util pentru extragerea semnalelor din seturi de date - predispus la supraîncredere dacă datele sunt neuniforme. Nature 2024 (efecte batch în imagistica celulară). npj Digital Medicine 2025 (multimodal în biotehnologie).
Asistenți de literatură și ipoteze Toată lumea, în practică $ Reduce mult timpul de citire - dar halucinațiile pot fi alunecoase, ca și cum șosetele ar dispărea. Patterns 2025 (LLM-uri în descoperirea de medicamente). Ghidul clinicianului (halucinații).
Modele de fundații personalizate, realizate în cadrul companiei Marile companii farmaceutice, biotehnologii bine finanțate $$$$ Cel mai bun control + integrare - de asemenea, scump și lent de construit (îmi pare rău, este adevărat) Recenzie Frontiers in Drug Discovery 2024

Note: prețurile variază considerabil în funcție de scară, putere de calcul, licențiere și dacă echipa dvs. dorește „plug and play” sau „hai să construim o navă spațială”

O privire mai atentă: IA generativă pentru descoperirea de rezultate și design de novo 🧩

Acesta este cazul principal de utilizare: generarea de molecule candidate de la zero (sau de pe o schelă) care corespund unui profil țintă. Nature Biotechnology 2019 (GENTRL) REINVENT 4

Cum funcționează de obicei în practică:

  1. Definiți constrângerile

  2. Generați candidați

  3. Filtrați agresiv

  4. Selectați un set mic pentru sinteză

    • oamenii încă mai culeg, pentru că uneori pot mirosi prostii

Adevărul stânjenitor: valoarea nu constă doar în „molecule noi”. Este vorba despre molecule noi care au sens pentru constrângerile programului dumneavoastră . Ultima parte este esențială. Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

Și o ușoară exagerare: atunci când este făcută bine, poate da senzația că ai angajat o echipă de chimiști juniori neobosiți, care nu dorm niciodată și nu se plâng niciodată. Pe de altă parte, ei nu înțeleg nici de ce o anumită strategie de protecție este un coșmar, așa că... echilibru 😅.

O privire mai atentă: Optimizarea clienților potențiali cu inteligență artificială generativă (reglare multi-parametru) 🎛️

Optimizarea clienților potențiali este locul unde visele se complică.

Vrei:

  • creșterea potenței

  • selectivitate crescută

  • stabilitate metabolică crescută

  • solubilitate în sus

  • semnale de siguranță coborâte

  • permeabilitate „exactă”

  • ȘI totuși să fie sintetizabil

Aceasta este optimizarea clasică multi-obiectiv. IA generativă este neobișnuit de bună la propunerea unui set de soluții de compromis, în loc să pretindă că există un singur compus perfect. REINVENT 4 Elsevier 2024 recenzie (modele generative)

Modalități practice în care echipele îl utilizează:

  • Sugestie analogică : „Faceți 30 de variante care reduc clearance-ul, dar își păstrează potența”

  • Scanarea substituenților : explorare ghidată în loc de enumerare prin forță brută

  • Sărituri de pe schelă : când un miez lovește un perete (toxicitate, IP sau stabilitate)

  • Sugestii explicative : „Acest grup polar poate ajuta la solubilitate, dar ar putea afecta permeabilitatea” (nu întotdeauna corect, dar util)

O avertizare: predictorii de proprietăți pot fi fragili. Dacă datele de antrenament nu corespund cu seria chimică, modelul poate fi în mod sigur greșit. Adică, foarte greșit. Și nu va fi deloc evident. Principii de validare OECD QSAR (domeniul de aplicabilitate) Weaver 2008 (domeniul de aplicabilitate QSAR)

O privire mai atentă: ADMET, toxicitate și screeningul „vă rugăm să nu întrerupeți programul” 🧯

ADMET este un domeniu în care mulți candidați eșuează discret. IA generativă nu rezolvă problemele biologiei, dar poate reduce greșelile evitabile. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (abandon)

Roluri comune:

Cel mai eficient model tinde să arate astfel: folosește GenAI pentru a propune opțiuni, dar folosește modele și experimente specializate pentru verificare.

IA generativă este motorul de ideație. Validarea încă există în teste.

O privire mai atentă: IA generativă pentru produse biologice și inginerie proteică 🧬✨

Descoperirea de medicamente nu se rezumă doar la molecule mici. IA generativă este utilizată și pentru:

Generarea de proteine ​​și secvențe poate fi puternică deoarece „limbajul” secvențelor se potrivește surprinzător de bine cu metodele de învățare automată (ML). Dar iată revenirea superficială: se potrivește bine... până când nu mai este posibil. Deoarece imunogenitatea, expresia, modelele de glicozilare și constrângerile de dezvoltare pot fi brutale. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

Așadar, cele mai bune configurații includ:

  • filtre de dezvoltare

  • scorul riscului de imunogenitate

  • constrângeri de fabricabilitate

  • bucle de laborator umede pentru iterație rapidă 🧫

Dacă le sari peste acestea, obții o secvență superbă care se comportă ca o divă în producție.

O privire mai atentă: Planificarea sintezei și sugestii de retrosinteză 🧰

IA generativă se strecoară și în operațiunile chimice, nu doar în idearea moleculelor.

Planificatorii de retrosinteză pot:

  • propune rute către un compus țintă

  • sugerează materiale de pornire disponibile comercial

  • clasificați rutele după numărul de pași sau fezabilitatea percepută

  • ajută chimiștii să excludă rapid ideile „drăguțe, dar imposibile” AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

Acest lucru poate economisi timp real, mai ales atunci când explorezi multe structuri candidate. Totuși, oamenii contează foarte mult aici deoarece:

  • modificări ale disponibilității reactivilor

  • preocupările legate de siguranță și scară sunt reale

  • unii pași par în regulă pe hârtie, dar eșuează în mod repetat

O metaforă nu tocmai perfectă, dar o voi folosi oricum: retrosinteza IA este ca un GPS care are în mare parte dreptate, doar că uneori te ghidează printr-un lac și insistă că este o scurtătură. 🚗🌊 Coley 2017 (retrosinteză asistată de calculator)

Date, modele multimodale și realitatea complicată a laboratoarelor 🧾🧪

Inteligența artificială generativă iubește datele. Laboratoarele produc date. Pe hârtie, asta sună simplu.

Ha. Nu.

Datele reale de laborator sunt:

Sistemele generative multimodale pot combina:

Când funcționează, este extraordinar. Poți descoperi tipare neevidente și propune experimente pe care un singur specialist le-ar putea rata.

Când eșuează, eșuează în liniște. Nu trântește ușa. Doar te împinge spre o concluzie greșită și sigură. De aceea, guvernanța, validarea și revizuirea domeniului nu sunt opționale. Ghidul clinicianului (halucinații) npj Digital Medicine 2025 (halucinații + cadru de siguranță)

Riscuri, limitări și secțiunea „nu vă lăsați păcăliți de rezultatul fluent” ⚠️

Dacă vă amintiți un singur lucru, amintiți-vă de acesta: IA generativă este persuasivă. Poate suna corect, în timp ce este greșită. Ghidul clinicianului (halucinații)

Riscuri cheie:

Atenuări care ajută în practică:

  • menține oamenii în bucla decizională

  • solicitări și ieșiri de jurnal pentru trasabilitate

  • validare cu metode ortogonale (teste, modele alternative)

  • impune automat constrângeri și filtre

  • tratați rezultatele ca ipoteze, nu ca tablete de adevăr - Ghidul OCDE QSAR

IA generativă este o unealtă puternică. Uneltele electrice nu te fac tâmplar... doar greșesc mai repede dacă nu știi ce faci.

Cum adoptă echipele inteligența artificială generativă fără haos 🧩🛠️

Echipele doresc adesea să utilizeze acest lucru fără a transforma organizația într-un târg științific. O cale practică de adoptare arată astfel:

De asemenea, nu subestimați cultura. Dacă chimiștii simt că li se impune inteligența artificială, o vor ignora. Dacă le economisește timp și le respectă expertiza, o vor adopta rapid. Oamenii sunt amuzanți așa 🙂.

Care este rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea medicamentelor atunci când micșorezi imaginea? 🔭

La micșorare, rolul nu este „de a înlocui oamenii de știință”. Este „de a extinde banda de bandă științifică”. Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

Ajută echipele:

Și poate cel mai subestimat aspect: te ajută să nu irosești creativitatea umană costisitoare pe sarcini repetitive. Oamenii ar trebui să se gândească la mecanism, strategie și interpretare - nu să petreacă zile întregi generând manual liste de variante. Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

Deci, da, rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea de medicamente este un accelerator, un generator, un filtru și uneori o sursă de probleme. Dar unul valoros.

Rezumat final 🧾✅

IA generativă devine o capacitate esențială în descoperirea modernă a medicamentelor, deoarece poate genera molecule, ipoteze, secvențe și rute mai rapid decât oamenii - și poate ajuta echipele să aleagă experimente mai bune. Recenzie Frontiers in Drug Discovery 2024, Nature 2023 (recenzie a descoperirii liganzilor)

Puncte rezumative:

Dacă îl tratezi ca pe un colaborator - nu ca pe un oracol - poate duce cu adevărat programele mai departe. Și dacă îl tratezi ca pe un oracol... ei bine, s-ar putea să ajungi să urmezi din nou GPS-ul în lac. 🚗🌊

FAQ

Care este rolul inteligenței artificiale generative în descoperirea medicamentelor?

IA generativă lărgește în principal pâlnia de idei în descoperirea timpurie și optimizarea potențialilor clienți prin propunerea de molecule candidate, secvențe proteice, rute de sinteză și ipoteze biologice. Valoarea constă mai puțin în „înlocuirea experimentelor” și mai mult în „alegerea experimentelor mai bune” prin generarea mai multor opțiuni și apoi filtrarea riguroasă. Funcționează cel mai bine ca un accelerator în cadrul unui flux de lucru disciplinat, nu ca un factor de decizie independent.

Unde are IA generativă cea mai bună performanță în procesul de descoperire a medicamentelor?

Tinde să ofere cea mai mare valoare acolo unde spațiul ipotezelor este vast și iterația este costisitoare, cum ar fi identificarea rezultatelor, designul de novo și optimizarea clienților potențiali. Echipele îl folosesc și pentru triajul ADMET, sugestii de retrosinteză și susținere a literaturii de specialitate sau a ipotezelor. Cele mai mari câștiguri provin de obicei din integrarea generării cu filtre, scorare și revizuire umană, mai degrabă decât așteptarea ca un singur model să fie „inteligent”

Cum setezi constrângeri astfel încât modelele generative să nu producă molecule inutile?

O abordare practică este de a defini constrângerile înainte de generare: intervalele de proprietăți (cum ar fi țintele de solubilitate sau logP), regulile de schelă sau substructură, caracteristicile situsului de legare și limitele de noutate. Apoi, se aplică filtre de chimie medicinală (inclusiv PAINS/grupuri reactive) și verificări ale sintetizabilității. Generarea cu constrângeri întâi este utilă în special cu designul molecular de tip difuzie și cu cadre precum REINVENT 4, unde pot fi codificate obiective multi-obiectiv.

Cum ar trebui echipele să valideze rezultatele GenAI pentru a evita halucinațiile și excesul de încredere?

Tratați fiecare rezultat ca pe o ipoteză, nu ca pe o concluzie, și validați-l cu teste și modele ortogonale. Combinați generarea cu filtrare agresivă, andocare sau scorare, acolo unde este cazul, și verificări ale domeniului de aplicabilitate pentru predictori de tip QSAR. Faceți incertitudinea vizibilă atunci când este posibil, deoarece modelele pot fi în mod sigur greșite în ceea ce privește chimia în afara distribuției sau afirmațiile biologice incerte. Revizuirea „human-in-the-loop” rămâne o caracteristică esențială de siguranță.

Cum puteți preveni scurgerile de date, riscul IP și ieșirile „memorate”?

Folosiți controale de guvernanță și acces, astfel încât detaliile sensibile ale programului să nu fie plasate întâmplător în solicitări și înregistrați solicitările/ieșirile pentru auditabilitate. Aplicați verificări de noutate și similaritate, astfel încât candidații generați să nu se afle prea aproape de compuși cunoscuți sau regiuni protejate. Mențineți reguli clare cu privire la datele permise în sistemele externe și preferați medii controlate pentru munca cu sensibilitate ridicată. Revizuirea umană ajută la detectarea timpurie a sugestiilor „prea familiare”.

Cum este utilizată inteligența artificială generativă pentru optimizarea clienților potențiali și reglarea multi-parametri?

În optimizarea clienților potențiali, inteligența artificială generativă este valoroasă deoarece poate propune multiple soluții de compromis în loc să urmărească un singur compus „perfect”. Fluxurile de lucru comune includ sugestia analogică, scanarea ghidată a substituenților și saltul de la o schelă la alta atunci când constrângerile de potență, toxicitate sau IP blochează progresul. Predictorii proprietăților pot fi fragili, așa că echipele clasifică de obicei candidații cu mai multe modele și apoi confirmă experimental cele mai bune opțiuni.

Poate IA generativă să ajute și la produsele biologice și la ingineria proteinelor?

Da - echipele îl folosesc pentru generarea de secvențe de anticorpi, idei de maturare a afinității, îmbunătățiri ale stabilității și explorarea enzimelor sau peptidelor. Generarea de proteine/secvențe poate părea plauzibilă fără a fi dezvoltabilă, așa că este important să se aplice filtre de dezvoltabilitate, imunogenitate și fabricabilitate. Instrumente structurale precum AlphaFold pot susține raționamentul, dar „structura plauzibilă” tot nu este o dovadă a expresiei, funcției sau siguranței. Buclele de laborator umed rămân esențiale.

Cum susține inteligența artificială generativă planificarea sintezei și retrosinteza?

Planificatorii de retrosinteză pot sugera rute, materiale de pornire și clasamente ale rutelor pentru a accelera ideația și a exclude rapid căile nefezabile. Instrumente și abordări precum planificarea în stil AiZynthFinder sunt cele mai eficiente atunci când sunt asociate cu verificări de fezabilitate din lumea reală efectuate de chimiști. Disponibilitatea, siguranța, constrângerile de scalare și „reacțiile pe hârtie” care eșuează în practică necesită în continuare judecata umană. Folosit în acest fel, se economisește timp fără a se preface că chimia este rezolvată.

Referințe

  1. Nature - Recenzie a descoperirii liganzilor (2023) - nature.com

  2. Biotehnologia naturii - GENTRL (2019) - nature.com

  3. Natură - AlphaFold (2021) - nature.com

  4. Natură - RFdiffusion (2023) - nature.com

  5. Biotehnologia naturii - Generator de proteine ​​(2024) - nature.com

  6. Nature Communications - Efecte de lot în imagistica celulară (2024) - nature.com

  7. npj Medicină digitală - Halucinații + cadru de siguranță (2025) - nature.com

  8. Medicină digitală npj - Multimodală în biotehnologie (2025) - nature.com

  9. Știință - ProteinMPNN (2022) - science.org

  10. Modele celulare - Masterate în drept în descoperirea de medicamente (2025) - cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) - Modele generative în proiectarea de novo a medicamentelor (2024) - sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) - Vogt (2023): preocupări legate de noutate/unicitate - sciencedirect.com

  13. Analiza imaginilor medicale (ScienceDirect) - IA multimodală în medicină (2025) - sciencedirect.com

  14. PubMed Central - Ghidul clinicianului (riscul halucinațiilor) - nih.gov

  15. Relatări ale cercetării chimice (Publicații ACS) - Spațiu chimic (2015) - acs.org

  16. PubMed Central - Irwin & Shoichet (2009): scară spațială chimică - nih.gov

  17. Frontiere în descoperirea medicamentelor (PubMed Central) - Recenzie (2024) - nih.gov

  18. Journal of Chemical Information and Modeling (ACS Publications) - Modele de difuzie în proiectarea de novo a medicamentelor (2024) - acs.org

  19. PubMed Central - REINVENT 4 (cadru deschis) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (ADMET timpuriu contează) - nih.gov

  21. OCDE - Principii pentru validarea în scopuri de reglementare a modelelor (Q)SAR - oecd.org

  22. OCDE - Document de orientare privind validarea modelelor (Q)SAR - oecd.org

  23. Relatări ale cercetării chimice (Publicații ACS) - Planificarea sintezei asistate de calculator / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ACS Central Science (Publicații ACS) - Retrosinteză asistată de calculator (Coley, 2017) - acs.org

  25. PubMed Central - AiZynthFinder (2020) - nih.gov

  26. PubMed - Lipinski: Regula celor 5 context - nih.gov

  27. Revista de Chimie Medicinală (Publicații ACS) - Baell & Holloway (2010): DURERI - acs.org

  28. PubMed - Waring (2015): uzură - nih.gov

  29. PubMed - Rives (2021): modele de limbaj proteic - nih.gov

  30. PubMed Central - Leek și colab. (2010): efecte de lot - nih.gov

  31. PubMed Central - Recenzie privind difuzia (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 și S7B: evaluare clinică și nonclinică a prelungirii intervalului QT/QTc și a potențialului proaritmic (Î&R) - fda.gov

  33. Agenția Europeană pentru Medicamente - Prezentare generală a ghidului ICH E14/S7B - europa.eu

  34. USENIX - Carlini și colab. (2021): extragerea datelor de antrenament din modele lingvistice - usenix.org

  35. Universitatea din Edinburgh – Servicii de cercetare digitală - Resursă pentru caiet electronic de laborator (ELN) - ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): Domeniu de aplicabilitate QSAR - sciencedirect.com

Găsește cea mai recentă tehnologie AI în Magazinul oficial de asistenți AI

Despre noi

Înapoi la blog