药物非临床安全性评价毒性病理学深度学习方法和应用概述
张頔1
闫振龙2
杨艳伟1
屈哲1
霍桂桃1
李双星1
林志1
吕建军3
1.中国食品药品检定研究院,国家药物安全评价监测中心,北京市重点实验室,北京 1001762.益诺思生物技术南通有限公司,南通 2261333.湖北天勤鑫圣生物科技有限公司,武汉 430207
摘要：药物非临床安全性评价毒理学试验组织病理学数据在药物发现和开发过程中非常关键,是监管部门在实验动物中评估药物相关毒性及其对临床试验人类安全性影响所必需的.随着全切片图像、数字病理学和算法研究的进步,人工智能已广泛应用于人类临床医学实践.但机器学习,尤其是深度学习在非临床毒理学试验毒性病理学的进展比较缓慢.本文简要综述了毒性病理学在药物发现和开发中的作用、人工智能和深度学习方法概述、深度学习方法在毒性病理学中的应用以及在毒性病理学中应用深度学习方法所面临的挑战,以期为我国药物非临床安全性评价毒理学试验组织病理学检查应用深度学习方法提供一定参考.
关键词：药物非临床安全性评价毒性病理学人工智能深度学习
分类号：R99(毒物学（毒理学）)
资助基金：中国食品药品检定研究院学科带头人课题(2021X2)
论文发表日期：2023-11-15
在线出版日期：2026-08-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 2147-2154 )
英文信息