Von der Natur inspirierte intelligente Datenverarbeitungstechniken in der Bioinformatik

Charles Darwin postulierte das Konzept des „Survival of the Fittest“ und die Evolution im Allgemeinen. Er diskutierte, wie die Natur den besten Kandidaten unter verschiedenen Situationen auswählt, die fit genug sind, um zu überleben und sich fortzupflanzen. Diese Analogie hat viele Informatiker, Bioinformatiker und Computerbiologen dazu inspiriert, Techniken zu entwickeln, die lernen, sich anpassen und evolvieren können, um optimale Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Biologen sind stark abhängig von computergestützten Methoden und Strategien zur Analyse von riesigen biologischen und medizinischen Daten. Naturinspiriertes Computing (NIC) umfasst eine Vielzahl von unzähligen Studien der Informatik, Statistik, Mathematik und biologischen Wissenschaften, bei denen es darum geht, robuste konkurrierende Techniken genau wie die Natur anzupassen und zu entwickeln. Es handelt sich um einen neuartigen Ansatz zu Optimierungsalgorithmen, die durch die Dynamik der biologischen Evolution unserer natürlichen Umgebung motiviert sind. Im Laufe des letzten Jahrzehnts wurden verschiedene naturinspirierte Optimierungsalgorithmen eingesetzt, um komplexe Probleme in der Bioinformatik, im Ingenieurwesen und in anderen Wissenschaften zu lösen. Mit der beeindruckenden Revolution der künstlichen Intelligenz (KI) in den biologischen Wissenschaften gab es Zeiten, in denen einige Probleme nichtlinearer Natur mit mehreren Einschränkungen waren und einige Techniken schwer einzusetzen waren. Um Probleme mit hoher Dimensionalität und Zeitkomplexität in solchen Fällen zu lösen, sind NIC-Algorithmen die beste Wahl, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen. Dieses Kapitel hebt die häufig verwendeten NIC-Algorithmen und ihre Anwendungen in den biologischen Wissenschaften und der Bioinformatik hervor.

Naturinspirierte Rechenverfahren (NIC) für computergestützte Optimierungsalgorithmen sind ein aufkommender Ansatz, der auf den Prinzipien und der Inspiration der biologischen Entwicklung der Natur basiert, um neue und starke Wettbewerbstaktiken zu entwickeln. Angesichts des Erfolgs von NIC-Ansätzen und -Techniken in Anwendungen zur Analyse großer Datenmengen wird erwartet, dass sie auch effektiv im Gesundheitswesen eingesetzt werden können. Die Anwendung von NIC im Management der laufenden COVID-19-Pandemie ist ein nützliches Werkzeug, das möglicherweise weitgehend in klinischen und öffentlichen Gesundheitsentscheidungen eingesetzt wird. Jüngste Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz, dem maschinellen Lernen und bioinspirierten Optimierungsalgorithmen haben die Relevanz der Forschung zur Verarbeitung von biomedizinischen Signalen und Bildern gesteigert. Die biomedizinische Bildverarbeitung ist in vielen Aspekten vergleichbar mit der biomedizinischen Signalverarbeitung. Sie umfasst die Analyse, Verbesserung und Darstellung von Fotos, die mittels Röntgen, Ultraschall, Magnetresonanztomographie (MRT), Nuklearmedizin und visuellen Bildgebungstechnologien gesammelt wurden. NIC entwickelt sich derzeit schnell in vielen wissenschaftlichen und technologischen Forschungsbereichen, einschließlich der biomedizinischen Wissenschaften. In dieser Hinsicht könnten naturinspirierte Optimierungsalgorithmen eine Schlüsselrolle bei der Bewältigung der vielfältigen Elemente des Gesundheitswesens spielen. Forscher, Gesundheitspolitiker, Ärzte und andere Interessierte könnten die Erkenntnisse unseres Kapitels nutzen, um die Forschung und Entwicklung für die Operationalisierung von KI im Falle zukünftiger Pandemien besser zu priorisieren.

Die naturinspirierte Informatik (NIC) ist ein relativ neues Konzept zur Entwicklung neuer Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme basierend auf natürlichen Phänomenen. Es handelt sich um eine stochastische Suchtechnik, die erfolgreich in verschiedenen Anwendungen im medizinischen Bereich eingesetzt wird und überwiegend Lösungen für Probleme kleiner bis großer Bandbreite bietet. NIC ist ein aufkommender Ansatz, der verschiedene Informatiktechniken zur verbesserten Lösung komplexer Probleme bietet. Brustkrebs ist nach Hautkrebs die zweithäufigste Krebsart bei Frauen. Die Brustkrebsforschung steht aufgrund der hohen Sterblichkeitsrate im Mittelpunkt. Die großen Datenmengen, die bei Brustkrebs anfallen, können mit NIC-Methoden effizienter analysiert werden, um die Krankheit frühzeitig vorherzusagen. Ziel dieses Kapitels ist es, die Anwendung, Herausforderungen und Fortschritte der von der Natur inspirierten Informatik für die rechtzeitige Diagnose von Brustkrebs darzustellen und die Forschung in diese neue, trendsetzende Richtung zu motivieren.

Die Mischung aus modernster Sequenzierung und dem ständig fortschreitenden rechnerischen Ansatz hat unser Verständnis der genetischen Grundlagen von Krebserkrankungen verändert. Mit dem Aufkommen von naturinspirierten rechnerischen Techniken ist es heutzutage einfacher, sich der molekularen Basis der Krankheitspathogenese zu nähern. Naturinspiriertes Computing hat dem Fortschritt der genomischen Untersuchungen in die klinische Anwendung bei Patienten mit Krebserkrankungen, insbesondere Darmkrebs (CRC), Auftrieb gegeben. In der Genomlandschaft erhöhen die Mutationen und Epi-Mutationen das Risiko für CRC und werden entsprechend dysregulierten Signalwegen, abnormer Expression, unterschiedlichem Mutationsprofil pathogener Gene, Veränderungen der Kopienzahl und Veränderungen in der Histone-Architektur klassifiziert. Darüber hinaus eröffnet der Fortschritt in der genomischen Analyse durch rechnerisches Wissen ein neues Tor zum Verständnis der verschiedenen Treiber, die helfen könnten, den klinisch relevanten Biomarker vorherzusagen. Die wachsende Bedeutung von naturinspiriertem Computing beinhaltet verschiedene Techniken, die von verschiedenen Verhaltensmustern in der Natur inspiriert sind und mehrere Bereiche wie Krankheitsdiagnose, Abfrageoptimierung, Clustering, Sentimentanalyse usw. im Fokus haben. In diesem Kapitel versuchen wir, verschiedene integrative Ansätze zu diskutieren, die zur Identifizierung verschiedener naturinspirierter Computing-Treiber führen können, die bei der genomischen Charakterisierung von Tumoren helfen können und in Zukunft die klinische Behandlung von Tumoren verbessern könnten.

Die Genexpression hat Forschern in vielerlei Hinsicht geholfen – von der Identifizierung neuer Biomarker bis zur Klassifizierung verschiedener Unterarten und Stadien der Krankheit, von der Korrektur epigenetischer Netzwerkverbindungen in Krankheiten bis zur Untersuchung von Signaturmustern und Motiven, die in den Datensätzen vorhanden sind. Sie ist jedoch auch bekannt für ihre hohe Dimensionalität und schwierige Interpretation, was ein zeitaufwendiger Prozess ist. Die Normalisierung und Vorverarbeitung von Genexpressionsdaten ist nicht einfach, da es sich um gigantische Daten handelt. Daher scheitern viele rechnergestützte Algorithmen in der Regel, wenn es darum geht, die hochdimensionalen Genexpressionsdaten zu optimieren. Naturinspirierte/bioinspirierte Algorithmen sind seit dem letzten Jahrzehnt das Gesprächsthema in der Rechenwelt aufgrund ihrer robusten und effektiven Lösungen für Probleme wie der hohen Dimensionalität und Zeitkomplexität. Studien legen nahe, dass diese naturinspirierten Algorithmen ein besseres Potenzial haben, komplexe Probleme mit einem größeren Suchraum zu bewältigen. Dieses Kapitel bietet eine detaillierte Beschreibung von naturinspirierten Algorithmen, die hochdimensionale und komplexe Genexpressionsdaten bewältigen können und so bei der besseren Klassifizierung von Krankheiten helfen.

Mit Hilfe von computergestützten Methoden, die von der Natur inspiriert sind, können neue Modelle zur Analyse natürlicher Phänomene und Verhaltensweisen entwickelt werden, um komplexe Probleme zu lösen. Schwarmintelligenz und evolutionäre Berechnung sind nur zwei der vielen hochmodernen Forschungsbereiche, die unter diese Fachdisziplin fallen. Die Segmentierung medizinischer Bilder ist seit Langem ein wichtiges Forschungsthema und ein Hauptziel in der computergestützten Bildverarbeitung. Aufstrebende akademische Forschung in der biomedizinischen Technik wird durch naturinspirierte intelligente Methoden bei der Lösung von Problemen der biomedizinischen Technik unterstützt. Diese Forschung umfasst eine umfangreiche Abdeckung relevanter Themen wie maschinelles Lernen, klinische Entscheidungsunterstützungssysteme und Schwarmintelligenz, um mit den neuesten Entwicklungen in der biomedizinischen Technologie Schritt zu halten. Die medizinische Bildgebung stützt sich heutzutage stark auf die Lungenkrebsforschung aufgrund der Auswirkungen von COVID-19 und der Fülle an morphologischen und physiologischen Informationen, die sie liefert, was die Diagnose und Behandlungsplanung erheblich vereinfacht. Es gibt zahlreiche Detektions- und Segmentierungsmethoden, die heute in Gebrauch sind, aber sie alle weisen Mängel in Bezug auf die Genauigkeit auf. Die Kategorisierung der Lungen-Segmentierung basiert auf der Verwendung eines Lernalgorithmus in der ausgewählten Technik, der als Filter, Wrapper oder eingebettete Merkmalsauswahlmethode bezeichnet wird. Diese Forschung präsentiert die Analyse verschiedener naturinspirierter Rechenmodelle bei der Segmentierung von Lungenbildern zur Erkennung von COVID-19 und anderen Gesundheitsproblemen. Der Klassifikator mit der besten Leistung wird im Erkennungsprozess für eine genaue Diagnose vorgeschlagen.

Mit dem Aufkommen von naturinspirierten Rechentechniken (NIC) haben Forscher realistische und komplexe Problemlösungen verstanden und modelliert. NIC, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, arbeitet an der Übertragung von Wissen von natürlichen Phänomenen auf technische Systeme, die in verschiedenen Bereichen anwendbar sind. Obwohl es viele Techniken zur Krankheitsdiagnose gibt, sind NIC-Algorithmen sehr effizient und haben mehr Aufmerksamkeit für Probleme der modernen Forschung gewonnen. In den letzten Jahren haben diese Algorithmen an Popularität in der Erkennung und Diagnose von Krebs gewonnen, einer lebensbedrohlichen Krankheit, die zu einer hohen Sterblichkeitsrate bei Menschen geführt hat. Schwarmintelligenz (SI), einer der am häufigsten verwendeten NIC-basierten Algorithmen, die von dem Verhalten sozialer Insekten wie Termiten, Bienen, Wespen usw. motiviert ist, hilft bei der Lösung verschiedener bioinformatischer Probleme. In diesem Kapitel werden unterschiedliche naturinspirierte Rechenintelligenzalgorithmen vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf verschiedenen Arten von SI-basierten naturinspirierten Algorithmen liegt, die sich auf Prinzipien, Entwicklungen und Anwendungsbereiche konzentrieren. Darüber hinaus beschreibt das Kapitel auch Anwendungen von SI-basierten Algorithmen bei der Erkennung und Diagnose verschiedener Stadien und Arten von Krebs. Schließlich konzentriert es sich auf Stärken und Einschränkungen sowie auf zukünftige Richtungen dieser Techniken in der Krebsdiagnose.

Das interdisziplinäre Feld der naturinspirierten Informatik ist eine Kombination von Naturinformatikwissenschaften aus Biologie, Chemie, Physik, Ingenieurwesen und Mathematik, die die Entwicklung neuer Rechenhardware, Algorithmen oder Wetware für Diagnose, Problemlösung, Verhaltensweisen von Organismen und Synthese von Mustern ermöglicht. Künstliche Immunsysteme (AIS) sind ein Teilgebiet der biologisch inspirierten Informatik durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). AIS ist ein neuer Algorithmus, der aus den Prinzipien des menschlichen Immunsystems entwickelt wurde. Das AIS konzeptualisiert die Struktur und Funktion des Immunsystems für Rechensysteme und untersucht die Anwendungen des Immunsystems zur Lösung von Rechenproblemen. AIS ist ein dynamisches Forschungsgebiet, das für Fehlererkennung, Diagnose, Optimierungsprobleme verwendet wird, und verschiedene Ansätze zu AIS haben vielfältige Anwendungen. In diesem Kapitel haben wir versucht, die Rolle von AIS bei der Datenanalyse und der Bereitstellung von Lösungen für komplexe diagnostische Probleme zu beschreiben.

Die Analyse und Offenlegung der Modulation in der Rufstrukturdynamik von Fledermäusen bei der Beutejagd dient als Rohmaterial für die Entwicklung von Ingenieurmodulen zur Lösung verschiedenster Probleme. Es war schon immer von Interesse für Biologen, den Mechanismus der Echoortung zu entschlüsseln. Es gibt zwei Gruppen unter diesen fliegenden Säugetieren: Altwelt-Fruchtfledermäuse, die nicht echoorten, und Neuwelt-Fledermäuse, die echoorten, mit Ausnahme einiger weniger wie Rousettus spp., das eine echoortende Fruchtfledermaus ist. Die Fruchtfledermäuse der Neuen Welt sind kleiner und werden als Mikrofledermäuse bezeichnet. Sie sind Insektenfresser und müssen Beute im Flug unter dunklen Bedingungen fangen. Um diese Aufgabe zur Nahrungssuche zu erfüllen, nutzen sie die Echoortung. Hochfrequente Schallwellen werden von Fledermäusen erzeugt, die das Ziel treffen und zu ihnen zurückkehren. Diese frequenzmodulierten Rufe von Fledermäusen helfen ihnen bei der Heimführung ihrer Beute. Die mathematische Ausdrucksweise dieses Mechanismus, die 2010 von Xin-She Yang entwickelt wurde, ist jedoch noch interessanter. Mit einfachen Mitteln wie Geschwindigkeit, Frequenz, Iteration und Lautstärke erklärte er, wie Fledermäuse die Heimführung zur Beutejagd durchführen. Der von der Fledermausechoortung inspirierte BAT-Algorithmus ist ein ikonisches Markenzeichen der naturinspirierten Datenverarbeitung. Es handelt sich um ein heuristisches Modell zur Problemlösung. Neue Varianten wurden entwickelt und zur Lösung von Problemen unterschiedlichster Art eingesetzt. In diesem Kapitel gehen wir auf die Reise des BAT-Algorithmus, die Entwicklung seiner Varianten und die verschiedenen Anwendungen dieses Algorithmus ein.

SEE (soziale, emotionale und ethische) Attribute sind die treibende Kraft hinter der Entscheidungsfindung, die ihre Existenz mehreren Pionieren, Wissenschaftlern, Forschern und Pädagogen verdankt, die kreativ und sorgfältig über Bildung als Mittel nachgedacht haben, um gegenwärtige und zukünftige Generationen zu fördern. Das SEE Learning Framework ist die Grundlage für die SEE-Attribute. Das Framework basiert auf der Arbeit der Gemeinschaft für soziales und emotionales Lernen (SEL), die gezeigt hat, dass die Entwicklung positiver emotionaler Regulation, Selbstmitgefühl und zwischenmenschlicher Fähigkeiten das akademische Wachstum und das individuelle Wohlbefinden in Schlüsselphasen der menschlichen Entwicklung verbessert. Traditionelle Denk- und Handlungsweisen basieren auf grundlegenden menschlichen Werten, die durch gesunden Menschenverstand, Erfahrung und Wissenschaft erkennbar sind. In allem, was wir tun, sollten wir wirklich das Glück aller, die wir beeinflussen können, wollen und wir sollten daran arbeiten, eine Haltung des Mitgefühls für alle zu einzunehmen. Entscheidungen zu treffen ist ein wichtiger Teil des Alltags der meisten Menschen. Jeden Tag muss jeder entscheiden, wie er mit einer Situation umgeht. Menschen entscheiden, was sie tun, basierend auf ihren SEE-Eigenschaften. In diesem Kapitel haben wir eine auf einem mathematischen Modell basierende Struktur entworfen, die zeigt, wie SEE-Attribute uns helfen, unsere Bioinformatiksysteme einzurichten, um unsere verborgenen Kräfte hervorzubringen, damit wir die beste Entscheidung in einer Umgebung mit mehreren Optionen treffen können.

Die personalisierte Medizin beinhaltet die Praxis, einen maßgeschneiderten Service für die Empfänger auf der Grundlage einiger spezifischer Faktoren zu liefern, die mit den Patienten zusammenhängen. Die Kenntnis der richtigen genetischen Informationen, des Lebensstils und der Umwelt kann dazu beitragen, die passende Therapie, Dosis oder das richtige System auszuwählen. Die Präzisionsmedizin hat das Potenzial, das Behandlungsverfahren entsprechend den Anforderungen der einzelnen Patienten zu modifizieren, indem sie den maximalen therapeutischen Wert mit einer erhöhten Sicherheitsmarge gewährleistet. Das naturinspirierte Rechnen (NIC) ermöglicht die Entwicklung neuer Rechentechniken durch Beobachtung des natürlich auftretenden Phänomens zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Umgebungseinstellungen. Das letzte Jahrzehnt hat die Anwendung von NIC und künstlicher Intelligenz (KI) Techniken in der Entwicklung der personalisierten Medizin speziell für die Identifizierung von Krankheitsmustern und ihrer richtigen Therapie für präzise Behandlung bewiesen. Die Kontrolle von unerwünschten Arzneimittelreaktionen und Unterschieden beim Enzymmetabolismus bei Individuen wird ebenfalls von fortgeschrittenen NIC- und KI-Rechentools berücksichtigt. Sie helfen bei der Lösung verschiedener Probleme der personalisierten Medizin, einschließlich der Diagnose von Krankheiten und ihrer Behandlungen. Die Theorie und Anwendungen ausgewählter naturinspirierter Algorithmen für die Präzisionsmedizin werden überprüft, zusammen mit praktischen Anwendungen und einer Diskussion ihrer Vorteile und Einschränkungen.

Die aufkommende antimikrobielle Resistenz (AMR) gegenüber aktuellen antimikrobiellen Wirkstoffen ist das vordergründige öffentliche Gesundheitsproblem, das weiterhin Herausforderungen bei der Auswahl von Therapieschemata zur Behandlung von Infektionskrankheiten stellt. Die bakteriellen Krankheitserreger entwickeln AMR durch zwei Arten von Mechanismen, einer ist die intrinsische Resistenz aufgrund von Mutationen in chromosomalen Genen und der andere ist die extrinsische Resistenz durch den Erwerb von externen, plasmidvermittelten Genen. Der Schlüssel zur Diagnose von AMR liegt in der DNA-Sequenz von Bakterien, die die Resistenz verleihenden Mechanismen beherbergen. Die Fortschritte in der Technologie haben eine Fülle von Genomdaten generiert, die zur Identifizierung von diagnostischen Markern genutzt werden können. Darüber hinaus hat das maschinelle Lernen (ML) neue Möglichkeiten geschaffen, um Gesundheitsprobleme mit Hilfe von bioinformatischen Techniken signifikant zu lösen. In der letzten Dekade hat die naturinspirierte Intelligenz (NII) die Entwicklung von maschinellen Lernwerkzeugen zur Diagnose von antibakteriellen Resistenzgenmustern unterstützt. Die erfolgreiche Implementierung dieser Algorithmen, insbesondere bei komplexen und verwickelten Problemen, zeigt ihre Bedeutung in der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Übersicht behandelt die Rolle der NII bei der Bekämpfung von Infektionskrankheiten mit Hilfe von Genomdaten sowie die zukünftige Perspektive ihrer Verwendung bei der Informationsverarbeitung, Entscheidungsfindung und Optimierung für die Diagnose von AMR. Die Schlüsselprobleme bei der praktischen Anwendung von NII mit Hilfe von genomischen Markern und mikrobiologischen Parametern werden ausführlich diskutiert. Dies wird dazu beitragen, die Lücke zwischen theoretischen Forschern, medizinischen Praktikern, Fachleuten und Ingenieuren, die an der Verwendung von NII zur Lösung von AMR interessiert sind, zu schließen.

Die Computerbiologie hat die Arbeitsweise von Gesundheitssystemen und biomedizinischer Technik verändert. Naturinspirierte intelligente Rechenansätze (NIIC) zur Vorhersage potenzieller Biomarker und Arzneimittelziele könnten eine erstaunliche Brücke zwischen Biologie/Natur und heutigen fortschrittlichen und anspruchsvollen Bereichen wie künstlicher Intelligenz, tiefem Lernen, computerbasiertem Sehen und anderen sein. Die Analyse von Krankheitsbiomarkern ist ein aufkommendes Interessengebiet. Mehrere molekulare Bewertungen wurden entwickelt, um Biomarker zu erkennen, die auf spezifische Therapien ansprechen. Die Erkennung dieser Moleküle und das Verständnis ihrer molekularen Mechanismen ist entscheidend für die Prognose von Krankheiten und die Entwicklung von Therapeutika in einem späten Stadium. Durchbrüche in der Genomik und transkriptionellen Analysen haben unser Verständnis der schlecht verstandenen genomischen Materie oder dunklen Materie erheblich erweitert. Die systematische Identifizierung von Krankheiten assoziierten lncRNAs hat unser Verständnis der zugrunde liegenden molekularen Mechanismen komplexer Krankheiten erweitert, aber es hat sich auch gezeigt, dass sie einen inhärenten Vorteil gegenüber proteinkodierenden Genen bei der Diagnose, Prognose und Behandlung von Krankheiten hat. Angesichts der geringeren Effizienz und der erhöhten Zeit- und Kostenbelastung biologischer Experimente hat sich die computergestützte Inferenz von Krankheiten assoziierten RNAs unter Verwendung von naturinspirierten intelligenten Rechenmethoden als vielversprechender Ansatz zur Beschleunigung der Untersuchung von lncRNA-Funktionen und zur Ergänzung des experimentellen Analysenwerts herausgestellt. In diesem Kapitel haben wir die Grundlagen der NIIC-Techniken, ihre Rolle bei der Diagnose verschiedener Krankheiten und ihre zukünftige Rolle in der Gesundheitsbranche diskutiert.

Die Arzneimittelentwicklung ist ein langer Prozess, der viel Zeit und Geld in Anspruch nimmt. Der Prozess gliedert sich in verschiedene Stufen, wobei der wichtigste Schritt darin besteht, die Sicherheit und Wirksamkeit der Arzneimittel zu bewerten, nachdem die besten Leitverbindungen gefunden wurden. Es wurden mehrere In-vitro-Methoden entwickelt, um die Toxizität der Arzneimittel während der präklinischen Screening-Phase zu bewerten; jedoch sind diese Tests sehr teuer und kostspielig. Die Sicherheitsbewertung der Arzneimittel ist jedoch sehr wichtig, um eine sehr genaue und präzise therapeutische Anwendung zu entwickeln. Daher ist es notwendig, neue alternative Methoden wie computergestützte Methoden für das Hochdurchsatz-Arzneimitteldesign und die Entwicklung für sehr präzise und effektive therapeutische Anwendungen zu entwerfen. Die Entwicklung von hochentwickelten, von der Natur inspirierten intelligenten computergestützten Technologien (NIC) wie Partikelschwarmoptimierung (PSO), Ameisenkolonieoptimierung (ACO), DNA-Computing in Verbindung mit künstlichen Immunsystemen und maschinellem Lernen hilft bei der genauen Arzneimittelentwicklung, der Verarbeitung großer Datenmengen, der Integration großer Daten für die Entwicklung von Vorhersagemodellen, der krankheitsbasierten Bildverarbeitung zur Bewertung der Vor- und Nachwirkungen von Arzneimitteln auf biologische Systeme usw. In diesem Kapitel geben wir einen tiefen Einblick in die Nutzung von naturinspirierten intelligenten computerbasierten Technologien in der Arzneimittelentwicklung und -therapie.

Die naturinspirierten Rechenverfahren (NIC) wurden effektiv zur Erforschung pharmazeutischer Komponenten und Verbindungen angewendet. NIC beinhaltet Problemlösungsmethoden, die auf Abstraktionen natürlicher Prozesse basieren und neue Wege bieten, natürliche Komplexität zu verstehen, zu modellieren und zu analysieren. Diese Algorithmen imitieren biologische Systeme, um neue Rechenparadigmen zu schaffen, wie Schwarmintelligenz, neuronale Netzwerke und evolutionäres Rechnen. Heutzutage werden die NIC-Algorithmen immer beliebter bei der Lösung komplexer Optimierungen in den meisten akademischen und industriellen Bereichen, einschließlich Arzneimitteldesign, Entwicklung, Therapeutika, molekulare Modellierung und Peptiddesign. Diese Algorithmen arbeiten mit einem kombinatorischen Ansatz für kleine Moleküle und Verbindungsentwürfe, die sich auf die pharmakologischen Eigenschaften neuer Arzneimittelkandidaten stützen. Im letzten Jahrzehnt wurden NIIC-Techniken erfolgreich in jeder Phase des Arzneimittelentdeckungs- und Entwicklungsprozesses angewendet, um das Hindernis komplexer und großer Daten aus Genomik, Proteomik, Microarray-Daten und klinischen Studien zu überwinden. Dieses Kapitel fasst die jüngsten Anwendungen von NIC-Methoden in der Therapie und computergestützten Arzneimittelentwicklung zusammen.

Die Entdeckung neuer Arzneimittelkandidaten ist eine der herausragendsten Aufgaben in der biomedizinischen Forschung. In den letzten Jahrzehnten wurde die Allgegenwart von Computern und rechnergestützten Methoden im Arzneimittelentdeckungsprozess weit verbreitet eingesetzt. Fortschritte in der Informatik und der computergestützten Biologie haben die Produktivität im Bereich der Arzneimittelentdeckung im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen erhöht. Traditionelle Ansätze zur Arzneimittelentdeckung basieren hauptsächlich auf In-vivo-Experimenten und In-vitro-Arzneimittel-Screening, diese Methoden sind jedoch in der Regel weniger produktiv. Bioinformatiktechniken werden verwendet, um das Verhalten von Arzneimittelkandidaten für therapeutische Aktivitäten im menschlichen Körper zu bestimmen, indem die Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln und Proteinen interpretiert, die Auswirkungen auf biologische Wege und Funktionen analysiert und die genomischen Varianten erläutert werden, die die Reaktion auf Arzneimittel in der Anfangsphase des Arzneimittelentdeckungsprozesses verändern können. Die computergestützte Arzneimittelentwurfsstrategie wird bevorzugt und breitflächig bei der Entwicklung von Inhibitoren gegen die signifikanten onkogenen Potenzialziele eingesetzt. Diese Strategie hat eine bedeutende Rolle bei der Entdeckung potenzieller präklinischer und klinischer Moleküle gegen tumorassoziierte Carboanhydrasen und Serin/Threonin-Kinasen zur Behandlung von Krebs gespielt. In diesem Kapitel haben wir die Rolle von bioinformatischen Ansätzen diskutiert, die umfangreich bei Screening und Entwicklung potenzieller Inhibitoren gegen Carboanhydrasen und Serin/Threonin-Kinase chemotherapeutischer Krebsziele eingesetzt werden.