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摘要 人工智能 (AI) 融入药物发现和开发，开启了制药行业创新和效率的新时代。本综述探讨了人工智能在药物研究中应用的最新进展、挑战和未来的潜在方向，重点介绍了其对靶标识别、化合物筛选、药物设计和临床试验的影响。通过全面审查当前文献和案例研究，我们旨在对人工智能在加速药物发现过程中发挥的变革作用提供细致入微的视角。介绍 传统的药物发现和开发流程是一个耗时且资源密集的过程。然而，随着人工智能技术的出现，药物研究的开展方式发生了范式转变。人工智能有望显着减少将新药推向市场的时间和成本，使其成为寻求更有效和更有针对性的治疗干预措施的关键参与者。开发新药的过程困难、昂贵、耗时，而且流失率很高。i 临床研究药物流失导致大量资源损失，目前，在 I 期临床试验和监管部门批准之间，十分之九的候选药物会失败。ii 在药物发现中，通过使用分子监督学习，困难的化学搜索问题可以自动化。目标是找到能够预测化学属性并可能自动搜索新型药物或材料的高效神经网络模型。iii
药物发现和开发综述
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