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人工智能 (AI) 在多个科学领域的不断应用以及计算机软件和硬件的快速进步以及其他参数迅速推动了这一发展。该技术可以有效解决传统药物开发中的许多挑战和限制。传统上，人们会筛选大规模化学库来寻找一种有前途的药物。近年来，更合理的基于结构的药物设计方法避免了第一阶段的筛选，但仍然需要化学家设计、合成和测试各种化合物以生产可能的新药。将一种有前途的化学品转化为候选药物的过程可能既昂贵又耗时。此外，即使在实验室研究中表现出希望，新的候选药物仍可能在临床试验中失败。事实上，经过 I 期试验的候选药物中只有不到 10% 真正进入市场。因此，人工智能系统无与伦比的数据处理能力可能以四种不同的方式加速和增强药物开发过程：通过打开与新生物系统的联系、更优越或独特的化学反应、更高的成功率以及更快和更便宜的创新试验。由于这些技术可用于解决各种发现场景和生物靶点，因此理解和区分用例至关重要。因此，我们强调了人工智能如何在制药科学的各个领域得到应用，包括深入的药物研发机会。
计算机辅助药物研发的人工智能
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