增强人工智能助力药物研发的四种方法

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药物研发极具挑战性。德国 Evotec 公司的计算化学家大卫・帕尔多指出：“在现代医学约 100 年的时间里，我们仅为大约 7000 种罕见病中的 500 种左右找到了治疗方法，研发耗时太长且成本过高。”  不过，理论上人工智能（AI）有望解决这些难题，这让很多人充满期待。 AI 能够整合潜在药物分子的三维几何结构与原子结构，构建其与目标蛋白的契合模型，还能调整设计增强药物效力，或识别新的药物靶点，甚至可以考虑药物与靶点相互作用的生物背景环境。然而，开发能推动药物研发的 AI 系统，关键在于大量优质数据。虽然全球实验室持续产出海量生物数据，但多数数据并非为机器学习而收集，质量欠佳，实验方法和记录方式的差异、只发表阳性结果的倾向等问题，都给 AI 应用带来阻碍。为此， 《自然》杂志与该领域研究人员交流，探讨推动 AI ………………………………