- Oggetto:
INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA RICERCA FARMACEUTICA
- Oggetto:
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PHARMACEUTICAL RESEARCH
- Oggetto:
Anno accademico 2025/2026
- Codice attività didattica
- STF0311
- Docenti
- Eleonora Gianquinto (Titolare)
Sandro Coriasco (Titolare)
Gianluca Torta (Titolare) - Corso di studio
- [1601U51] chimica e tecnologia farmaceutiche
- Anno
- 4° anno
- Periodo
- Secondo semestre
- Tipologia
- A scelta dello studente
- Crediti/Valenza
- 4
- SSD attività didattica
- MATH-03/A - Analisi matematica
MATH-05/A - Analisi numerica
INFO-01/A - Informatica
CHEM-07/A - Chimica farmaceutica - Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Consigliata
- Tipologia esame
- Orale
- Prerequisiti
-
Sono prerequisiti i contenuti degli insegnamenti di base in Informatica, Matematica e Statistica, e Chimica del primo biennio del corso di studi.Si ricorda che gli esami degli insegnamenti assegnati alla prima ed alla seconda annualità sono propedeutici agli esami degli insegnamenti assegnati alla quarta annualità.
L'acquisizione di 13 CFU nella terza annualità è propedeutica agli esami degli insegnamenti assegnati al secondo semestre della quarta annualità.
The prerequisites are the contents of the basic courses in Computer Science, Mathematics and Statistics, and Chemistry of the first two years of the graduation course.Please note that the exams for the courses assigned to the first and second years are prerequisites for the exams of the courses assigned to the fourth year.
Furthermore, the acquisition of 13 CFU from the third year is prerequisite for the exams assigned to the second semester of the fourth year.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Studio previsti dalla scheda SUA-CdS, l'insegnamento si propone di fornire elementi di base, teorici ed applicativi, sull'impiego dell'Intelligenza Artificiale nella ricerca farmaceutica.
Consistently with the training objectives of the Study Course provided by the SUA-CdS plan, the course aims at giving basic elements, both theoretical as well as applied, about the employment of Artificial Intelligence in the pharmaceutical research.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
Le studentesse e gli studenti dovranno conoscere gli elementi fondamentali della teoria delle reti neurali, le basi concettuali e tecniche di alcune delle più rilevanti tecnologie IA attuali e le loro principali applicazioni nella ricerca farmaceutica.CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Le studentesse e gli studenti dovranno saper applicare le nozioni apprese per rispondere a quesiti sugli argomenti trattati nell'insegnamento.AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Le studentesse e gli studenti dovranno saper opportunamente scegliere le corrette proprietà e nozioni da utilizzare per rispondere a quesiti sugli argomenti trattati nell'insegnamento.ABILITÀ COMUNICATIVE
Le studentesse e gli studenti dovranno essere in grado di esporre in modo chiaro gli enunciati di proposizioni e teoremi relativi alle nozioni teoriche impiegate per la rappresentazione e lo studio delle reti neurali.Le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di saper discutere, con terminologia appropriata, le basi tecniche e i concetti alla base di alcune tecnologie di IA rilevanti per le applicazioni odierne.
Le studentesse e gli studenti dovranno inoltre dimostrare di saper discutere, con terminologia appropriata, le principali applicazioni dell'IA in fase di progettazione di farmaci.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO
Le studentesse e gli studenti dovranno acquisire la capacità di leggere e comprendere pubblicazioni che riguardano le applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nella ricerca farmaceutica.KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
Students will have to know the fundamental elements of the theory of neural networks, the conceptual and technical foundations of some relevant current AI technologies, and their main applications in medicinal chemistry.APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
Students will be able to apply the learned notions to correctly answer to questions about the topics treated in the course.INDEPENDENT JUDGEMENT
Students must be able to appropriately choose the correct properties and notions to be used for answering to questions about topics treated in the course.COMMUNICATION SKILLS
Students must be able to clearly illustrate the statements of propositions and theorems concerning the theoretical notions employed in the representation and the study of neural networks.Students must be able to discuss, with appropriate terminology, technical and conceptual foundations of some AI techniques relevant for today's applications.
Students must also be able to discuss, with appropriate terminology, the main applications of AI to the medicinal chemistry field.
LEARNING SKILLS
Students must acquire the ability to read and understand publications dealing with the employment of Artificial Intelligence in the pharmaceutical research.- Oggetto:
Programma
- Elementi di teoria delle reti neurali
Definizione di rete neurale, neurone, funzione di attivazione e funzione di costo. Algoritmi per la ricerca dei minimi. - Tecniche di IA
- reti neurali specializzate
- apprendimento per rinforzo
- algoritmi di ricerca
- Metodi basati sull'intelligenza artificiale per la predizione della struttura di proteine
Uso di IA per predire la struttura di proteine a partire dalla sequenza primaria, con discussione dell'uso e impatto di questi nuovi metodi sulla scoperta e/o progettazione di farmaci - Applicazione di IA in progettazione e scoperta di farmaci
Uso di metodi basati su IA per ligand-based screening, predizione di proprietà chimico-fisiche, approcci basati su riconoscimento di struttura e immagine, progettazione de novo, metodi graph-based.
- Elements of the theory of neural networks
Definition of neural network, neuron, activation function and cost function. Algorithms for the determination of minima. - AI Techniques
- specialised neural networks
- reinforcement learning
- search algorithms
- AI-based methods for protein structure prediction
Use of AI for predicting protein structures and its impact on drug discovery. - AI Applications in Drug Design and Discovery
Overview of AI methods including ligand-based screening, property prediction, structure- and image-based approaches, de novo design, and graph-based techniques.
- Elementi di teoria delle reti neurali
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
L'insegnamento consiste di 32 ore di didattica frontale, suddivise in lezioni svolte alla lavagna/con utilizzo di slides, della durata, di norma, di 2 ore ciascuna, in base al calendario accademico. La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata.
The course consists of 32 hours of lectures held at the blackboard/via beamer. Each lecture usually lasts 2 hours, according to the academic calendar. Attendance is non-obligatory, but strongly recommended.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Colloquio orale sugli argomenti svolti nel corso. Esposizione e discussione di un'applicazione dei contenuti del corso, selezionata in un elenco di temi proposti dai docenti al termine delle lezioni.
Oral test about the contents of the course. Presentation and discussion of an application of the contents of the course, selected within a list of topics proposed by the by the instructors at the end of the lectures.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- Libro
- Titolo:
- Deep Learning Architectures - A Mathematical Approach
- Anno pubblicazione:
- 2020
- Editore:
- Springer
- Autore:
- Ovidiu Călin
- ISBN
- Note testo:
- Il testo è disponibile in formato E-book (accedendo con le proprie credenziali SCU): https://link-springer-com.bibliopass.unito.it/book/10.1007/978-3-030-36721-3
- Obbligatorio:
- No
- Oggetto:
Dispense ed altri materiali forniti dai docenti.
Lecture notes and other materials provided by the instructors.
- Oggetto:
Note
- Studentesse e studenti con disabilità sono pregate/i di prendere visione delle modalità di supporto fornite dall'Ateneo ( https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disabilita ).
- Studentesse e studenti con disturbi specifici dell'apprendimento disabilità sono pregate/i di prendere visione delle modalità di supporto fornite dall'Ateneo ( https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disturbi-specifici-di-apprendimento-dsa ) e di informare le/i docenti all'inizio delle lezioni, per concordare un percorso di apprendimento personale adatto alle proprie esigenze. Le informazioni su misure compensative e dispensative previste per l'esame sono disponibili al seguente link: https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disturbi-specifici-di-apprendimento-dsa/supporto
- In caso di eventuali bisogni educativi speciali, contattare le/i docenti dell'insegnamento e le referenti di Dipartimento, in modo da concordare un percorso di apprendimento personale adatto alle proprie esigenze.
- Students with disabilities are kindly requested to check the support available from the University ( https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disabilita ).
- Students with specific learning disorders are kindly requested to check the support available from the University ( https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disturbi-specifici-di-apprendimento-dsa ) and to inform the instructors at the beginning of the lectures, to define a personalized learning path. Information about compensatory and dispensatory measures envisaged for the exam are available at the following link: https://www.unito.it/servizi/lo-studio/studenti-e-studentesse-con-disturbi-specifici-di-apprendimento-dsa/supporto
- Students with with special educational needs are kindly requested to contact the instructors and the departmental representatives, to define a personalized learning path, tailored to their needs.
- Oggetto:
