Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta di farmaci?

Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta dei farmaci?

Risposta breve: l'intelligenza artificiale generativa accelera principalmente la scoperta precoce di farmaci generando molecole candidate o sequenze proteiche, proponendo percorsi di sintesi e portando alla luce ipotesi verificabili, in modo che i team possano condurre meno esperimenti "alla cieca". Funziona al meglio quando si impongono vincoli rigidi e si convalidano i risultati; trattata come un oracolo, può trarre in inganno con sicurezza.

Punti chiave:

Accelerazione : usa GenAI per ampliare la generazione di idee, quindi restringila con un filtraggio rigoroso.

Vincoli : richiedono intervalli di proprietà, regole di scaffold e limiti di novità prima della generazione.

Validazione : trattare i risultati come ipotesi; confermare con analisi e modelli ortogonali.

Tracciabilità : registra richieste, output e motivazioni in modo che le decisioni siano verificabili e rivedibili.

Resistenza all'uso improprio : prevenire perdite ed eccessi di sicurezza con governance, controlli di accesso e revisione umana.

Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta di farmaci? Infografica

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Il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta di farmaci, tutto d'un fiato 😮💨

L'intelligenza artificiale generativa aiuta i team farmaceutici a creare molecole candidate, prevedere proprietà, suggerire modifiche, proporre percorsi di sintesi, esplorare ipotesi biologiche e comprimere i cicli di iterazione, in particolare nelle fasi iniziali di scoperta e ottimizzazione dei lead. Nature 2023 (revisione della scoperta di ligandi) Revisione di Elsevier 2024 (modelli generativi nella progettazione di farmaci de novo)

E sì, può anche generare con sicurezza assurdità. Fa parte del gioco. Come un tirocinante molto entusiasta con un motore a razzo. Guida per i medici (rischio di allucinazioni) NPJ Digital Medicine 2025 (quadro di riferimento per allucinazioni e sicurezza)

Perché questo è più importante di quanto la gente ammetta 💥

Gran parte del lavoro di scoperta è "ricerca". Cerca nello spazio chimico, cerca nella biologia, cerca nella letteratura, cerca nelle relazioni struttura-funzione. Il problema è che lo spazio chimico è... fondamentalmente infinito. Accounts of Chemical Research 2015 (spazio chimico) Irwin & Shoichet 2009 (scala dello spazio chimico)

Potresti passare più vite solo a provare varianti "ragionevoli".

L'intelligenza artificiale generativa sposta il flusso di lavoro da:

  • "Proviamo a immaginare cosa ci viene in mente"

A:

  • “Generiamo un insieme di opzioni più ampio e intelligente, quindi testiamo le migliori”

Non si tratta di eliminare gli esperimenti. Si tratta di scegliere esperimenti migliori . 🧠 Nature 2023 (revisione della scoperta dei ligandi)

Inoltre, e questo è poco discusso, aiuta i team a dialogare tra discipline diverse . Chimici, biologi, ricercatori del DMPK, scienziati computazionali... ognuno ha modelli mentali diversi. Un sistema generativo decente può fungere da blocco da disegno condiviso. Recensione di Frontiers in Drug Discovery 2024

Cosa rende una buona versione dell'intelligenza artificiale generativa per la scoperta di farmaci? ✅

Non tutte le IA generative sono uguali. Una "buona" versione per questo ambito si basa meno su demo appariscenti e più su un'affidabilità poco attraente (in questo caso, la scarsa attrattiva è una virtù). Nature 2023 (revisione della scoperta di ligandi)

Una buona configurazione di intelligenza artificiale generativa in genere prevede:

Se la tua IA generativa non riesce a gestire i vincoli, diventa fondamentalmente un generatore di novità. Divertimento alle feste. Meno divertimento in un programma antidroga.

Dove si inserisce l'intelligenza artificiale generativa nel processo di scoperta dei farmaci 🧭

Ecco una semplice mappa mentale. L'intelligenza artificiale generativa può contribuire a quasi ogni fase, ma funziona meglio dove l'iterazione è costosa e lo spazio di ipotesi è enorme. Nature 2023 (revisione della scoperta dei ligandi)

Punti di contatto comuni:

In molti programmi, i maggiori successi derivano dall'integrazione del flusso di lavoro , non dal fatto che un singolo modello sia "geniale". Il modello è il motore, la pipeline è l'auto. Nature 2023 (revisione della scoperta dei ligandi)

Tabella comparativa: approcci di intelligenza artificiale generativa più diffusi utilizzati nella scoperta di farmaci 📊

Una tabella leggermente imperfetta, perché la vita reale è leggermente imperfetta.

Strumento / Approccio Ideale per (pubblico) Prezzo-ish Perché funziona (e quando non funziona)
Generatori di molecole de novo (SMILES, grafici) Chimica medica + chimica complessa $$-$$$ Ottimo nell'esplorare rapidamente nuovi analoghi 😎 - ma può sputare fuori disadattati instabili REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
Generatori di proteine/strutture Team biologici, biologia strutturale $$$ Aiuta a proporre sequenze + strutture, ma "sembra plausibile" non è la stessa cosa di "funziona" AlphaFold (Nature 2021) RFdiffusion (Nature 2023)
Progettazione molecolare in stile diffusione Team di ML avanzati $$-$$$$ Forte nel condizionamento dei vincoli e nella diversità: la configurazione può essere... un'intera cosa JCIM 2024 (modelli di diffusione) Revisione della diffusione PMC 2025
Copiloti di previsione delle proprietà (combinazione QSAR + GenAI) DMPK, team di progetto $$ Ottimo per il triage e la classificazione, pessimo se trattato come vangelo 😬 OCSE (dominio di applicabilità) ADMETlab 2.0
Pianificatori di retrosintesi Chimica di processo, CMC $$-$$$ Accelera l'ideazione del percorso, ma necessita ancora di esseri umani per la fattibilità e la sicurezza AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
Copiloti di laboratorio multimodali (testo + dati di analisi) Team di traduzione $$$ Utile per estrarre segnali da più set di dati, soggetto a eccessiva sicurezza se i dati sono irregolari Nature 2024 (effetti batch nell'imaging cellulare) npj Digital Medicine 2025 (multimodale in biotecnologia)
Assistenti di letteratura e ipotesi Tutti, in pratica $ Riduce notevolmente il tempo di lettura, ma le allucinazioni possono essere scivolose, come calzini che scompaiono. Patterns 2025 (LLM in scoperta di farmaci) Guida per i medici (allucinazioni)
Modelli di fondamenta personalizzati in-house Grandi aziende farmaceutiche e biotecnologie ben finanziate $$$$ Miglior controllo + integrazione, ma costoso e lento da realizzare (mi dispiace, è vero) Recensione di Frontiers in Drug Discovery 2024

Note: i prezzi variano notevolmente a seconda della scala, del calcolo, delle licenze e se il tuo team preferisce un approccio "plug and play" o "costruiamo un'astronave"

Uno sguardo più da vicino: intelligenza artificiale generativa per la scoperta di successi e la progettazione de novo 🧩

Questo è il caso d'uso principale: generare molecole candidate da zero (o da uno scaffold) che corrispondano a un profilo target. Nature Biotechnology 2019 (GENTRL) REINVENT 4

Come funziona in pratica:

  1. Definire i vincoli

  2. Generare candidati

  3. Filtrare in modo aggressivo

  4. Selezionare un piccolo set per la sintesi

    • gli umani continuano a scegliere, perché a volte gli umani possono sentire l'odore delle sciocchezze

La scomoda verità: il valore non sta solo nelle "nuove molecole". Sono le nuove molecole che hanno senso per i vincoli del tuo programma . Quest'ultima parte è tutto. Nature 2023 (revisione della scoperta dei ligandi)

Inoltre, una leggera esagerazione in arrivo: quando fatto bene, può dare l'impressione di aver assunto una squadra di instancabili chimici junior che non dormono mai e non si lamentano mai. D'altro canto, non capiscono nemmeno perché una specifica strategia di protezione sia un incubo, quindi... equilibrio 😅.

Uno sguardo più da vicino: ottimizzazione dei lead con intelligenza artificiale generativa (ottimizzazione multiparametrica) 🎛️

L'ottimizzazione dei lead è il punto in cui i sogni diventano complicati.

Vuoi:

  • potenza aumentata

  • selettività in su

  • stabilità metabolica in aumento

  • solubilità in su

  • segnali di sicurezza abbassati

  • permeabilità “giusta”

  • E comunque essere sintetizzabile

Questa è la classica ottimizzazione multi-obiettivo. L'intelligenza artificiale generativa è insolitamente abile nel proporre una serie di soluzioni di compromesso, piuttosto che fingere che esista un composto perfetto. REINVENT 4 Elsevier 2024 (modelli generativi)

Modi pratici in cui i team lo utilizzano:

  • Suggerimento analogico : "Crea 30 varianti che riducono la clearance ma mantengono la potenza"

  • Scansione dei sostituenti : esplorazione guidata invece di enumerazione a forza bruta

  • Scaffold hopping : quando un nucleo colpisce un muro (tossico, IP o stabilità)

  • Suggerimenti esplicativi : "Questo gruppo polare può favorire la solubilità ma potrebbe compromettere la permeabilità" (non sempre corretto, ma utile)

Un avvertimento: i predittori di proprietà possono essere fragili. Se i dati di training non corrispondono alle serie chimiche, il modello può essere sicuramente sbagliato. Anzi, molto sbagliato. E non arrossirà. Principi di convalida QSAR dell'OCSE (dominio di applicabilità) Weaver 2008 (dominio di applicabilità QSAR)

Uno sguardo più da vicino: ADMET, tossicità e screening "per favore, non uccidete il programma" 🧯

ADMET è il luogo in cui molti candidati falliscono silenziosamente. L'intelligenza artificiale generativa non risolve i problemi di biologia, ma può ridurre gli errori evitabili. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (abbandono)

Ruoli comuni:

  • previsione delle passività metaboliche (siti del metabolismo, tendenze di clearance)

  • segnalazione di probabili motivi di tossicità (avvisi, proxy di intermedi reattivi)

  • stima degli intervalli di solubilità e permeabilità

  • suggerendo modifiche per ridurre il rischio di hERG o migliorare la stabilità 🧪 FDA (ICH E14/S7B Q&A) EMA (panoramica ICH E14/S7B)

Il modello più efficace tende ad assomigliare a questo: utilizzare GenAI per proporre opzioni, ma utilizzare modelli ed esperimenti specializzati per verificarle.

L'intelligenza artificiale generativa è il motore dell'ideazione. La validazione è ancora presente nei test.

Uno sguardo più da vicino: intelligenza artificiale generativa per l'ingegneria biologica e proteica 🧬✨

La scoperta di farmaci non riguarda solo le piccole molecole. L'intelligenza artificiale generativa viene utilizzata anche per:

La generazione di proteine ​​e sequenze può essere potente perché il "linguaggio" delle sequenze si adatta sorprendentemente bene ai metodi di apprendimento automatico. Ma ecco la controprova: si adatta bene... finché non lo fa più. Perché l'immunogenicità, l'espressione, i pattern di glicosilazione e i vincoli di sviluppabilità possono essere brutali. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

Quindi le configurazioni migliori includono:

  • filtri di sviluppabilità

  • punteggio del rischio di immunogenicità

  • vincoli di producibilità

  • cicli di laboratorio umidi per iterazioni rapide 🧫

Se si saltano queste scene, si ottiene una sequenza meravigliosa che si comporta come una diva in produzione.

Uno sguardo più da vicino: pianificazione della sintesi e suggerimenti per la retrosintesi 🧰

L'intelligenza artificiale generativa si sta insinuando anche nelle operazioni chimiche, non solo nell'ideazione delle molecole.

I pianificatori di retrosintesi possono:

  • proporre percorsi verso un composto bersaglio

  • suggerire materiali di partenza disponibili in commercio

  • classificare i percorsi in base al numero di passi o alla fattibilità percepita

  • aiuta i chimici a escludere rapidamente le idee "carine ma impossibili" AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

Questo può far risparmiare tempo reale, soprattutto quando si esplorano numerose strutture candidate. Tuttavia, in questo caso, il contributo umano è fondamentale perché:

  • cambiamenti nella disponibilità dei reagenti

  • le preoccupazioni sulla sicurezza e sulle dimensioni sono reali

  • alcuni passaggi sembrano corretti sulla carta ma falliscono ripetutamente

Una metafora tutt'altro che perfetta, ma la userò comunque: l'intelligenza artificiale per la retrosintesi è come un GPS che per lo più ha ragione, solo che a volte ti indirizza attraverso un lago e insiste che è una scorciatoia. 🚗🌊 Coley 2017 (retrosintesi assistita da computer)

Dati, modelli multimodali e la realtà frastagliata dei laboratori 🧾🧪

L'intelligenza artificiale generativa ama i dati. I laboratori producono dati. Sulla carta, sembra semplice.

Ah, no.

I dati di laboratorio reali sono:

I sistemi generativi multimodali possono combinare:

Quando funziona, è fantastico. Si possono scoprire schemi non ovvi e proporre esperimenti che un singolo specialista potrebbe non notare.

Quando fallisce, fallisce silenziosamente. Non sbatte la porta. Ti spinge semplicemente verso una conclusione sbagliata e sicura. Ecco perché governance, convalida e revisione del dominio non sono facoltative. Guida per i clinici (allucinazioni) NPJ Digital Medicine 2025 (allucinazioni + quadro di riferimento sulla sicurezza)

Rischi, limitazioni e la sezione "non lasciarti ingannare dall'output fluente" ⚠️

Se dovete ricordare solo una cosa, ricordate questa: l'intelligenza artificiale generativa è persuasiva. Può suonare giusta ma anche sbagliata. Guida per i medici (allucinazioni)

Rischi principali:

Mitigazioni utili nella pratica:

  • mantenere gli esseri umani nel ciclo decisionale

  • prompt di registro e output per la tracciabilità

  • convalidare con metodi ortogonali (saggi, modelli alternativi)

  • applicare automaticamente vincoli e filtri

  • trattare i risultati come ipotesi, non come tavolette di verità (guida QSAR dell'OCSE)

L'intelligenza artificiale generativa è uno strumento potente. Gli strumenti potenti non ti rendono un falegname... solo che commetti errori più velocemente se non sai cosa stai facendo.

Come i team adottano l'intelligenza artificiale generativa senza caos 🧩🛠️

Spesso i team vogliono utilizzare questa soluzione senza trasformare l'organizzazione in una fiera della scienza. Un percorso pratico per l'adozione è il seguente:

Inoltre, non sottovalutate la cultura. Se i chimici hanno la sensazione che l'intelligenza artificiale venga loro imposta, la ignoreranno. Se fa risparmiare loro tempo e rispetta le loro competenze, la adotteranno in fretta. Gli umani sono strani così 🙂.

Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta di farmaci se si allarga la visuale? 🔭

In una prospettiva più ampia, il ruolo non è "sostituire gli scienziati". È "ampliare la larghezza di banda scientifica". Nature 2023 (revisione della scoperta dei ligandi)

Aiuta i team a:

  • esplorare più ipotesi a settimana

  • proporre più strutture candidate per ciclo

  • dare priorità agli esperimenti in modo più intelligente

  • comprimere i cicli di iterazione tra progettazione e test

  • condividere la conoscenza attraverso i silos Patterns 2025 (LLM nella scoperta di farmaci)

E forse la cosa più sottovalutata: aiuta a non sprecare la costosa creatività umana in compiti ripetitivi. Le persone dovrebbero pensare a meccanismi, strategie e interpretazione, non passare giorni a generare manualmente elenchi di varianti. Nature 2023 (revisione della scoperta dei ligandi)

Quindi sì, il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta di farmaci è quello di acceleratore, generatore, filtro e, a volte, di creatore di problemi. Ma prezioso.

Riepilogo finale 🧾✅

L'intelligenza artificiale generativa sta diventando una capacità fondamentale nella moderna scoperta di farmaci, perché può generare molecole, ipotesi, sequenze e percorsi più velocemente degli esseri umani e può aiutare i team a scegliere esperimenti migliori. Revisione di Frontiers in Drug Discovery 2024, Nature 2023 (revisione sulla scoperta di ligandi)

Punti riassuntivi:

Se lo tratti come un collaboratore, non come un oracolo, può davvero far progredire i programmi. E se lo tratti come un oracolo... beh, potresti ritrovarti a seguire quel GPS fino al lago. 🚗🌊

Domande frequenti

Qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale generativa nella scoperta dei farmaci?

L'intelligenza artificiale generativa amplia principalmente l'imbuto delle idee nella fase di scoperta precoce e nell'ottimizzazione dei lead proponendo molecole candidate, sequenze proteiche, percorsi di sintesi e ipotesi biologiche. Il valore è meno quello di "sostituire gli esperimenti" e più quello di "scegliere esperimenti migliori" generando numerose opzioni e poi filtrandole in modo rigoroso. Funziona meglio come acceleratore all'interno di un flusso di lavoro disciplinato, non come un decision maker autonomo.

In quale ambito l'intelligenza artificiale generativa funziona meglio nel processo di scoperta dei farmaci?

Tende a fornire il massimo valore laddove lo spazio di ipotesi è vasto e l'iterazione è costosa, come nell'identificazione dei risultati, nella progettazione de novo e nell'ottimizzazione dei lead. I team lo utilizzano anche per il triage ADMET, i suggerimenti per la retrosintesi e il supporto alla letteratura o alle ipotesi. I maggiori vantaggi derivano solitamente dall'integrazione della generazione con filtri, punteggio e revisione umana, piuttosto che dall'aspettarsi che un singolo modello sia "intelligente"

Come si impostano i vincoli affinché i modelli generativi non producano molecole inutili?

Un approccio pratico consiste nel definire i vincoli prima della generazione: intervalli di proprietà (come solubilità o target logP), regole per scaffold o sottostruttura, caratteristiche del sito di legame e limiti di novità. Successivamente, applicare filtri di chimica farmaceutica (inclusi PAINS/gruppi reattivi) e controlli di sintetizzabilità. La generazione basata sui vincoli è particolarmente utile con la progettazione molecolare in stile diffusione e framework come REINVENT 4, in cui è possibile codificare obiettivi multi-obiettivo.

In che modo i team dovrebbero convalidare i risultati di GenAI per evitare allucinazioni ed eccesso di sicurezza?

Trattare ogni output come un'ipotesi, non una conclusione, e convalidare con saggi e modelli ortogonali. Generare coppie con filtraggio aggressivo, docking o punteggio ove appropriato, e controlli del dominio di applicabilità per i predittori in stile QSAR. Rendere visibile l'incertezza quando possibile, perché i modelli possono essere con certezza errati su chimica fuori distribuzione o affermazioni biologiche incerte. La revisione "human-in-the-loop" rimane una caratteristica fondamentale per la sicurezza.

Come si possono prevenire le perdite di dati, i rischi di proprietà intellettuale e gli output "memorizzati"?

Utilizzare controlli di governance e di accesso per evitare che i dettagli sensibili del programma vengano inseriti casualmente nei prompt e registrare prompt/output per verificarne la verificabilità. Applicare controlli di novità e similarità in modo che i candidati generati non si trovino troppo vicini a composti noti o aree protette. Mantenere regole chiare su quali dati sono consentiti nei sistemi esterni e preferire ambienti controllati per i lavori ad alta sensibilità. La revisione umana aiuta a individuare tempestivamente i suggerimenti "troppo familiari".

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale generativa per l'ottimizzazione dei lead e la messa a punto multiparametrica?

Nell'ottimizzazione dei lead, l'intelligenza artificiale generativa è preziosa perché può proporre molteplici soluzioni di compromesso invece di inseguire un singolo composto "perfetto". I flussi di lavoro comuni includono suggerimenti analogici, scansione guidata dei sostituenti e scaffold hopping quando vincoli di potenza, tossicità o IP bloccano il progresso. I predittori di proprietà possono essere fragili, quindi i team in genere classificano i candidati con più modelli e poi confermano sperimentalmente le opzioni migliori.

L'intelligenza artificiale generativa può essere utile anche per l'ingegneria biologica e proteica?

Sì, i team lo utilizzano per la generazione di sequenze di anticorpi, idee di maturazione dell'affinità, miglioramenti della stabilità ed esplorazione di enzimi o peptidi. La generazione di proteine/sequenze può sembrare plausibile senza essere sviluppabile, quindi è importante applicare filtri di sviluppabilità, immunogenicità e producibilità. Strumenti strutturali come AlphaFold possono supportare il ragionamento, ma una "struttura plausibile" non è ancora una prova di espressione, funzione o sicurezza. I cicli di laboratorio rimangono essenziali.

In che modo l'intelligenza artificiale generativa supporta la pianificazione della sintesi e la retrosintesi?

I pianificatori di retrosintesi possono suggerire percorsi, materiali di partenza e classifiche dei percorsi per accelerare l'ideazione ed escludere rapidamente percorsi non fattibili. Strumenti e approcci come la pianificazione in stile AiZynthFinder sono più efficaci se abbinati a verifiche di fattibilità reali da parte di chimici. Disponibilità, sicurezza, vincoli di scalabilità e "reazioni su carta" che falliscono nella pratica richiedono comunque il giudizio umano. Usato in questo modo, consente di risparmiare tempo senza pretendere di risolvere il problema chimico.

Riferimenti

  1. Nature - Revisione della scoperta del ligando (2023) - nature.com

  2. Nature Biotechnology - GENTRL (2019) - nature.com

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

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

  5. Nature Biotechnology - ProteinGenerator (2024) - nature.com

  6. Nature Communications - Effetti batch nell'imaging cellulare (2024) - nature.com

  7. npj Digital Medicine - Quadro di riferimento per l'allucinazione e la sicurezza (2025) - nature.com

  8. npj Digital Medicine - Multimodale in biotecnologie (2025) - nature.com

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

  10. Modelli cellulari - LLM nella scoperta di farmaci (2025) - cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) - Modelli generativi nella progettazione di farmaci de novo (2024) - sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) - Vogt (2023): preoccupazioni relative a novità/unicità - sciencedirect.com

  13. Analisi delle immagini mediche (ScienceDirect) - Intelligenza artificiale multimodale in medicina (2025) - sciencedirect.com

  14. PubMed Central - Guida per i medici (rischio di allucinazioni) - nih.gov

  15. Racconti di ricerca chimica (Pubblicazioni ACS) - Spazio chimico (2015) - acs.org

  16. PubMed Central - Irwin & Shoichet (2009): scala spaziale chimica - nih.gov

  17. Frontiers in Drug Discovery (PubMed Central) - Revisione (2024) - nih.gov

  18. Journal of Chemical Information and Modeling (Pubblicazioni ACS) - Modelli di diffusione nella progettazione di farmaci de novo (2024) - acs.org

  19. PubMed Central - REINVENT 4 (framework aperto) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (primi argomenti ADMET) - nih.gov

  21. OCSE - Principi per la convalida a fini normativi dei modelli (Q)SAR - oecd.org

  22. OCSE - Documento guida sulla convalida dei modelli (Q)SAR - oecd.org

  23. Accounts of Chemical Research (Pubblicazioni ACS) - Pianificazione della sintesi assistita da computer / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ACS Central Science (Pubblicazioni ACS) - Retrosintesi assistita da computer (Coley, 2017) - acs.org

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

  26. PubMed - Lipinski: Contesto della regola del 5 - nih.gov

  27. Rivista di chimica medicinale (Pubblicazioni ACS) - Baell & Holloway (2010): DOLORI - acs.org

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

  29. PubMed - Rives (2021): modelli di linguaggio proteico - nih.gov

  30. PubMed Central - Leek et al. (2010): effetti batch - nih.gov

  31. PubMed Central - Revisione della diffusione (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 e S7B: valutazione clinica e non clinica del prolungamento dell'intervallo QT/QTc e del potenziale proaritmico (Q&A) - fda.gov

  33. Agenzia europea per i medicinali - Panoramica della linea guida ICH E14/S7B - europa.eu

  34. USENIX - Carlini et al. (2021): estrazione di dati di addestramento da modelli linguistici - usenix.org

  35. Università di Edimburgo – Servizi di ricerca digitale – Risorsa per quaderni di laboratorio elettronici (ELN) – ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): dominio di applicabilità QSAR - sciencedirect.com

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