清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Industry 4.0 technologies adoption for digital transition in drug discovery and development: A review

持续性 数字革命 大数据 过程(计算) 领域(数学) 药物发现 数据科学 工业革命 自动化 知识管理 计算机科学 工程伦理学 工程类 政治学 机械工程 生态学 电信 生物信息学 数学 纯数学 法学 生物 操作系统
作者
Amit Anthwal,Akshat Uniyal,Jitender Gairolla,Rajesh Singh,Anita Gehlot,Mohamed Abbas,Shaik Vaseem Akram
出处
期刊:Journal of Industrial Information Integration [Elsevier]
卷期号:38: 100562-100562 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.jii.2024.100562
摘要

At present, every nation is focused on meeting sustainable development goals (SDGs) by 2030 for social, economic, and environmental sustainability. Automation of drug discovery, reliable research and innovation, green chemistry, and a lean discovery process are all critical components, where sustainability implementation is applicable. The current pandemic crisis has contributed to making society more familiar with the significance of advancements in this area. According to prior studies, the adoption of Industry 4.0 enabling technologies could contribute to sustainability across all areas. It is also observed that there are limited studies that discuss industry 4.0 enabling technologies implementation for drug discovery in the progress of attaining sustainability. To overcome previous studies' limitations, this study presented a detailed discussion of the significance of industry 4.0 enabling technologies such as the Internet of Things (IoT), big data, machine learning, deep learning, metaverse, and digital twin. After advancing through the review, researchers not only get enlightened with various developments in the field of drug discovery using industrial 4.0 technologies but also understand the gaps for further research in this area. Finally, the study has suggested vital recommendations for future research such as digital twins will make the clinical trial process easier by reducing the requirement of volunteer subjects, Artificial intelligence and metaverse will deliver extraordinary in the field of medical education and drug discovery by giving an in-depth vision of drug-target interaction and effect of further modification on quantitative structure-activity relationships (QSAR).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
meijuan1210完成签到 ,获得积分10
23秒前
拓跋雨梅完成签到 ,获得积分10
24秒前
福尔摩曦完成签到,获得积分10
30秒前
医平青云完成签到 ,获得积分10
41秒前
管靖易完成签到 ,获得积分10
57秒前
1分钟前
贝贝完成签到,获得积分0
1分钟前
完美世界应助Aira采纳,获得10
1分钟前
空曲完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
酷炫书芹完成签到 ,获得积分10
2分钟前
科研狗完成签到 ,获得积分10
2分钟前
酷酷小子完成签到 ,获得积分10
2分钟前
lcs完成签到,获得积分10
2分钟前
白白嫩嫩完成签到,获得积分10
2分钟前
yishuihan完成签到,获得积分10
3分钟前
张医生完成签到,获得积分10
3分钟前
堇笙vv完成签到,获得积分0
3分钟前
jlwang发布了新的文献求助10
3分钟前
葛怀锐完成签到 ,获得积分10
4分钟前
花花糖果完成签到 ,获得积分10
4分钟前
墨言无殇完成签到 ,获得积分10
4分钟前
CC完成签到,获得积分0
4分钟前
稳重的蜜蜂完成签到,获得积分10
4分钟前
小猴子完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Hello应助稳重的蜜蜂采纳,获得10
4分钟前
莫冰雪完成签到 ,获得积分10
4分钟前
习月阳完成签到,获得积分10
5分钟前
chichenglin完成签到 ,获得积分10
5分钟前
无辜的行云完成签到 ,获得积分0
5分钟前
cai白白完成签到,获得积分0
5分钟前
ygl0217完成签到,获得积分10
5分钟前
小庄完成签到 ,获得积分10
5分钟前
luffy189完成签到 ,获得积分10
5分钟前
阿宇发布了新的文献求助10
5分钟前
Leonardi完成签到,获得积分0
5分钟前
天天快乐应助阿宇采纳,获得10
5分钟前
清秀的怀蕊完成签到 ,获得积分10
6分钟前
Jenny完成签到,获得积分10
6分钟前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3126176
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2776338
关于积分的说明 7729863
捐赠科研通 2431800
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1292260
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 622696
版权声明 600417