Machine Learning Approaches for Target Identification and Validation in Drug Discovery examina o papel transformador da aprendizagem automática (ML) na melhoria do processo de descoberta de medicamentos. A introdução realça a importância de uma identificação e validação precisas dos alvos, enquanto as secções subsequentes se debruçam sobre vários algoritmos de aprendizagem automática para prever potenciais alvos de medicamentos com base em dados biológicos. Os métodos de priorização de genes são discutidos, mostrando como o ML pode efetivamente classificar genes associados a doenças. Além disso, é explorada a integração do ML com gráficos de conhecimento, ilustrando como estas ferramentas melhoram a conetividade dos dados e a tomada de decisões. Por fim, é abordada a importância da extração de informação através da extração de dados e do processamento de linguagem natural, ilustrando a forma como estas abordagens ajudam os investigadores a extrair conhecimentos valiosos de grandes conjuntos de dados, fazendo avançar o campo da descoberta de medicamentos.