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摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
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