TY  - JOUR
T1  - The Future of Innovative Drug Discovery: Integrating Dual Inhibition and Artificial Intelligence
TT  - Yenilikçi İlaç Keşfinin Geleceği: Dual İnhibisyon ve Yapay Zekanın Entegrasyonu
AU  - Algül, Öztekin
AU  - Yücel, Mehmet Ali
PY  - 2024
DA  - October
Y2  - 2024
JF  - Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi
JO  - Journal of Health Sciences Institute
PB  - Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 3062-0546
SP  - 1
EP  - 3
VL  - 1
IS  - 1
LA  - en
AB  - The field of drug discovery is undergoing transformative changes driven by technological advancements and a deeper understanding of biological systems. This editorial discusses the future directions and potential of innovative drug discovery, emphasizing the need for strategic approaches amidst economic constraints and industry-academia collaboration challenges. Key topics include the importance of affordable, effective drugs with minimal side effects, the role of computer-based methods like molecular docking and QSAR, and the impact of big data and artificial intelligence in accelerating drug development processes. Highlighting dual-target compounds, the editorial explores their potential in treating complex diseases by targeting multiple biological pathways. The integration of AI and dual-target strategies promises significant advancements in drug discovery, offering new avenues for effective and safer therapies.
KW  - Drug discovery
KW  - Dual inhibition
KW  - Big data
KW  - Artificial intelligence
KW  - New technology
N2  - İlaç keşfi alanı, teknolojik gelişmeler ve biyolojik sistemlerin daha derinlemesine anlaşılmasıyla dönüşümsel değişiklikler yaşamaktadır. Bu editöryal yazı, yenilikçi ilaç keşfinin gelecekteki yönelimlerini ve potansiyelini tartışmakta, ekonomik kısıtlamalar ve endüstri-akademi işbirliği zorlukları arasında stratejik yaklaşımların gerekliliğini vurgulamaktadır. Temel konular arasında, düşük yan etkilere sahip, uygun fiyatlı ve etkili ilaçların önemi, moleküler yerleştirme ve QSAR gibi bilgisayar tabanlı yöntemlerin rolü ve ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırmada büyük veri ve yapay zekanın etkisi bulunmaktadır. Dual hedefli bileşiklerinin potansiyelini vurgulayan yazı, birden fazla biyolojik yolu hedefleyerek kompleks hastalıkların tedavisinde bu bileşiklerin önemini incelemektedir. Yapay zeka ve dual hedef stratejilerinin entegrasyonu, ilaç keşfinde önemli ilerlemeler vaat etmekte, daha etkili ve güvenli tedaviler için yeni yollar sunmaktadır.
CR  - Guo, Y., Zou, Y., Chen, Y., Deng, D., Zhang, Z., Liu, K., Tang, M., Yang, T., Fu, S., Zhang, C., Si, W., Ma, Z., Zhang, S., Peng, B., Xu, D., & Chen, L. (2023). Design, synthesis and biological evaluation of purine-based derivatives as novel JAK2/BRD4 (BD2) dual target inhibitors. Bioorganic Chemistry, 132, 106386.
CR  - Masson, P., & Mukhametgalieva, A. R. (2023). Partial Reversible Inhibition of Enzymes and Its Metabolic and Pharmaco-Toxicological Implications. International Journal of Molecular Sciences, 24(16), 12973.
UR  - http://dergipark.org.tr/tr/pub/ebyusbed/issue//1528934
L1  - http://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4125679
ER  -