卞月珉｜创新药物设计：从计算机辅助到人工智能

本文探讨了计算机辅助药物设计（CADD）和人工智能药物设计（AIDD）在药物发现中的应用和进展。文章首先介绍了药物发现的高成本和长时间周期，以及如何通过计算科学和人工智能技术来优化这一过程。随后，详细讨论了基于蛋白结构的药物设计（SBDD）和基于配体结构的药物设计（LBDD）的核心原理和关键技术，包括分子对接、虚拟筛选和分子动力学模拟等。文章还探讨了人工智能技术，特别是深度学习在虚拟筛选和分子生成中的应用，展示了如何通过AI技术提高药物发现的效率和精准度。最后，文章展望了未来药物发现的发展方向，强调了多模态数据整合和全自动化平台的重要性。