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当前的药物发现模式在很大程度上侧重于高通量筛选 (HTS)，这种方法是针对目标筛选大量化合物库以确定合适的开发起点。1,2 典型 HTS 的命中率相对较低，在大多数测定中通常低于 1%，3 需要大型化合物库才能产生足够数量的命中，以使药物开发计划得以推进。这些库的大小导致筛选成本高昂，并且活动的准备时间较长。筛选活动的成本达到数十万美元并不罕见。随着筛选中出现更多与疾病相关但也更复杂的表型读数， 4 每种筛选化合物的成本往往会增加。根据我们的经验，每孔超过 1.50 美元的成本并不罕见。显然，需要一些方法来提高这些屏幕的回报率。此外，现在比以往任何时候都有更多的化学空间可以轻易购买，并且人们希望查询越来越多的化学物质。
人工智能驱动的命中查找迭代筛选 - UCL Discovery
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