人工智能在药物发现中的应用与挑战

新药研发存在周期长、费用高和成功率低等特点。人工智能技术是近些年来的热点技术之一,在很多领域都有非常广泛的应用,多种人工智能方法已经成功应用于药物的发现过程。综述总结了常用机器学习方法和深度学习方法在药物研发领域中的应用,同时也提出了人工智能存在的问题和面临的挑战。整体而言,人工智能技术在药物研发领域发展潜力巨大,将为医药发展带来新的机遇和希望。     

人工智能在新药研发中的应用进展

近年来,人工智能技术快速迭代,为生物制药行业的高质量发展带来了新机遇。其作为新一代信息技术,将成为推动经济发展,助力疾病预防与诊疗,以及创新药物与医疗器械研发应用的核心驱动力之一。从药物设计、化学合成、药物再利用、多重药理学和药物筛选这5个方面综述了人工智能在新药研发中的应用进展,介绍相关成功案例,并分析了现阶段人工智能应用于新药研发所面临的挑战。     

人工智能在新药研发中的应用现状与挑战

人工智能作为一种新兴技术,是新药研发实现降本增效的重要方式之一,人工智能+新药研发已成为中国医药企业加速创新转型的重要驱动力。对国内外相关文献和资料进行检索和归纳,重点分析人工智能在新药研发领域的应用模式,总结开展人工智能应用的企业主体及应用场景,探究我国人工智能赋能新药研发面临的主要挑战。     

人工智能在制药行业的应用进展

随着人工智能（AI）技术的高速发展,AI在制药行业展现出广泛的应用潜力。总结AI在药物研发、生产、营销方面的应用情况,分析AI应用在药物靶点发现、分子设计与筛选、药物相互作用预测、生产质量监测、药品鉴别、患者画像、药物推荐等领域的效果与不足。提出应用AI技术赋能制药行业,将在缩短药品研发周期、降低药品生产与供应链成本、降低药物使用安全风险、提高药品推广效率等方面产生巨大价值,为提高药物创新水平以及健康事业带来深远的影响。     

人工智能在前列腺癌诊疗中的应用

人工智能（artificial intelligence,AI）是研究怎样在机器上模拟、扩展人的认知功能,包括学习、分析及对应问题做出类似甚至超越人类智能反应的一门学科。近年来,人工智能技术已经在医疗影像、疾病诊断和预测、虚拟助手、病理学、医院管理等方面有了初步应用。机器学习和深度学习作为医学人工智能的核心技术,其发展推动了人工智能在医学领域的研究。本文就人工智能在前列腺癌诊疗中的应用现状及前景进行了探讨。     

机器学习方法在中医药研究中的应用进展

随着信息技术的快速发展及数字化时代的到来,数字化技术在多个中医药研究领域,如中药质量控制、数据挖掘、新药发现、处方配伍优化以及中医临床诊断等方面发挥重要作用。机器学习（ML）、深度学习（DL）等数字化技术的应用可优化中医药研究设计、降低临床研究时间成本、将临床研究与基础研究有机结合,提高临床研究质量和效率,为中医药现代化研究的科学性、客观性、规范性提供了保障。因此,完善多种数据资源、实现多种数字化技术交叉结合使用、优化算法和模型是中医药未来发展的必然趋势。对近年来ML在中医药研究领域中的应用进展进行梳理,分析说明聚类、支持向量机（SVM）和深度学习（DL）等ML方法在中药药性、中药配伍、中药毒性分析、中药药效研究、中药制药过程工艺优化、中药饮片质量等级分类、中医药临床用药规律挖掘、中医药治疗原理及药效机制解析等研究中的具体应用。旨在探索ML在中医药研究中的应用趋势,并对其应用前景进行展望。     

新一代人工智能技术驱动下的新药研发

传统新药研发风险高而且周期长,资金投入也逐年增长,而人工智能(artificial intelligence,AI)技术可以改变传统新药研发模式,提高研发效率并降低再研成本。AI技术不仅能应用于靶点筛选,还能应用于表型筛选(phenotypic screening),从而开展针对复杂疾病的新药研发,同时,小样本学习使得AI技术更加具有普适性。而Alpha Go Zero的出现为AI技术带来重大突破,将会推动新药研发的快速发展。     

人工智能在抗肿瘤药物研发中的应用与进展

随着人工智能的飞速发展以及人们对肿瘤疾病机制的认识逐渐加深,人工智能在抗肿瘤药物的研发中起到了重要作用。本文简要介绍了人工智能的主要模型及在药物研发方面的优势,并基于结构、配体、肿瘤细胞表型及电子健康记录四大方面综述了近年来人工智能在抗肿瘤药物研发中的应用与进展,并总结了人工智能应用于抗肿瘤药物研发中的机遇与挑战,以期为从事相关领域的科研技术人员提供思路与参考。     

药物发现过程中人工智能的应用研究进展

人工智能（AI）和机器学习不仅使药物发现和开发实现了质的飞跃,而且帮助药物开发进程进入现代化。机器学习和深度学习算法已应用于药物发现各个阶段,如先导化合物的筛选、多肽合成及小分子药物的发现、最佳给药剂量的确定、类药化合物的设计和药物不良反应的预测、蛋白质间相互作用的预测、虚拟筛选效率的提高、定量构效关系（QSAR）建模和药物重新定位、理化性质和药物靶标亲和力的预测、化合物的结合预测和体内安全性分析、多靶点配体药物分子的设计以及临床试验的设计。简要综述了AI算法和传统化学相结合以提高药物发现的效率以及AI在药物发现过程中的应用研究进展,以期为AI应用于药物发现提供一定参考。     

新药发现与高通量药物筛选

为了发现更为有效的药物 ,医药学科技工作者进行了长期艰苦的努力 ,积累了丰富的经验 ,创造了大量新的发现新药的方法 ,特别是随着科学技术的不断进步 ,技术手段也不断改进 ,新方法、新技术不断出现。本文根据药物发现的基本规律 ,介绍新药发现的过程及高通量药物筛选 (ＨＴＳ)的基本原理和方法。1　药物研究的基本过程。根据药物研究中采用的方法和技术特点 ,药物研究的全过程大概可以分为三个主要阶段 :药物发现 ;药物的临床前研究 ;药物的临床研究。只有完成临床研究并通过国家新药审批的药物才能正式用于临床。1.1　药物的发现　药物的…     

绿色荧光蛋白在药物发现研究中的应用进展

目的药物的设计与筛选是药物研究的重要环节,绿色荧光蛋白(green fluorescent protein,GFP)在药物发现研究中有着重要的意义和价值。方法通过综述22篇中、英文文献,在化学药物基因药物等方面介绍了绿色荧光蛋白及其在药物发现研究中的应用。结果绿色荧光蛋白最早发现于美国西北海岸的水母中,在紫外照射下可以产生明亮的绿色荧光。它具有很多理想性的特征,如对酸、碱、氧化还原剂等许多化学试剂有极强的稳定性,因此常被于活体细胞或组织的跟踪、标记中,被喻为"活的"分子探针。通过监测绿色荧光蛋白可以对体内基因表达、细胞内蛋白质原位定位,观测肿瘤发生、生长、转移等过程,提供重要生物学靶标有效信息。结论绿色荧光蛋白在药物设计和筛选等领域展示了广阔前景,它与药物设计、药物筛选的结合将为新药研究和开发注入新的活力。     

高内涵分析在新药发现毒理学中的应用进展

在新药发现早期开展发现毒理学研究是提高新药研发效率的重要策略之一。高内涵分析(HCA)是基于高效新药筛选需求发展起来的一项新技术,其主要特点是基于活细胞、多参数、实时、高通量,能够实现化合物多种生物活性、毒性的早期、快速地检测,为发现毒理学研究提供了高效的技术手段。目前,HCA已用于多种靶器官细胞毒性、遗传毒性、神经毒性、血管毒性、生殖毒性等检测以及毒理学分子机制的研究,本文就HCA在新药发现毒理学方面的应用进展进行综述。     

人工智能算法在全新药物结构设计中的应用进展

人工智能算法在药物设计中得到了越来越广泛的重视,并取得了卓著的研究成果。分子生成算法作为其中一类独特的应用技术,已开始显现出能够取代传统药化专家设计的潜力。为了更好地解决药物发现中的实际问题,精确的分子性质预测模型、三维结构生成和统一的测试数据集都是非常必要的。总结了人工智能算法在全新药物结构设计中的应用进展,重点介绍了不同的分子表征形式、神经网络架构的技术细节及优缺点等。     

人工智能在医药领域的应用

近年来,随着计算能力的发展和海量数据的产生和积累,人工智能(artificial intelligence,AI)技术快速发展,尤其是在图像识别、语音交互、认知计算等方面技术逐渐成熟,其与医药健康领域的融合不断加深.人工智能在医药领域的应用场景越加丰富,例如通过计算机视觉技术、图像识别等手段进行医学影像智能识别;通过自...     

深度学习在分子生成中的应用进展

分子设计中的药物设计是为了产生具有理想生物活性和物理化学性质的分子,随着计算机科学与高性能计算的快速发展,深度学习技术在药物设计领域的应用日益受到重视。生成式深度学习模型在自然语言、图像、音乐、视频等领域的表现卓越,为分子生成提供了新的思路。越来越多的研究者开始尝试使用深度学习技术完成分子生成任务。综述总结了深度学习算法在分子生成中的研究进展,重点介绍了常用的几种分子生成神经网络架构的原理、应用、分子表征形式及其技术细节。     

人工智能在基于配体和受体结构的药物筛选中的应用进展

人工智能技术在药物筛选中的应用日益广泛.本文介绍了人工智能技术的特点,着重从机器学习尤其是深度学习角度,按照基于配体和受体结构两个方面,总结了人工智能技术在药物筛选中的应用和进展,以及如何应用人工智能从这两个方面进行药物设计.本文也讨论了人工智能技术在药物虚拟筛选领域的主要局限性和挑战,对其发展前景作以展望.     

人工智能算法用于药物研发的研究进展

人工智能算法包含机器学习算法和深度学习算法,可应用于药物靶标发现、先导化合物的发现与优化、候选药物的确定、成药性优化。人工智能算法通过丰富的大数据系统学习可以实现模型的建立和高通量虚拟计算,应用于药物研发中能够在一定程度上缩短研发周期、降低投入成本,进而提高研发成功率。对机器学习算法、深度学习算法应用于药物研发中的研究进展进行阐述,以期为人工智能技术与药物研发相结合的进一步发展提供参考。     

人工智能在医院图书馆服务创新中的应用

随着人工智能技术的发展及对图书馆领域的影响日渐凸显,智慧图书馆应运而生,成为人工智能技术与图书馆领域深度融合的标志,人工智能为图书馆的创新提供了技术支持.笔者分析了人工智能技术与图书馆领域的创新结合,阐述了大数据时代人工智能技术助推图书馆服务新模式的改革,并展望了未来应用前景,为图书馆的发展提供理论参考.     

深度学习辅助药物发现的研究进展

深度学习技术近年来取得了重大突破,被应用于医学、药学等多个领域。聚焦深度学习在创新药物发现中的发展和应用,对深度学习被用于蛋白结构预测、药物靶标预测、药物-靶标相互作用预测、药物合成路线设计、从头药物分子设计以及药物吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）预测等代表性案例进行详细综述,同时总结了现有方法面临的问题和可能的解决思路,以期为深度学习辅助药物发现相关方法的发展和应用提供借鉴与思考。     

人工智能在中药新药质量评价中的应用与思考

目的：探究人工智能（AI）技术如何在中医药领域,特别是在中药新药的质量评价中发挥关键作用,并促进其与传统医学的融合。方法：通过市场调研、文献查询的方法,深入分析AI在处理不断增加的中药材种类和复杂的评价标准中的作用,探索AI技术克服传统方法局限、促进中药质量评价体系发展的具体策略。结果：应用AI技术于中药新药的质量评价不仅提高了疗效,还成功降低了药物副作用和整体健康护理成本。人工智能在中医药领域的运用已经成为现代科技与传统医学结合的一个典范。结论：AI技术的运用标志着医疗领域向着更高效、更精准、更个性化的未来迈出了重要一步。AI技术的进一步发展和应用预计将推动中药研发和应用达到新的水平,并对全人类的健康事业产生深远的影响。