目录
《人工智能辅助药物研发（AIDD）（一）》
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一、研究概览
1.1药物研发流程中运用人工智能的细分领域
1.2人工智能辅助药物研发的核心逻辑
1.3人工智能辅助药物设计领域的技术类型
1.4人工智能辅助药物研发的商业模式探索
1.5本系列行业研究的大纲：
二、已知靶点的小分子药物筛选与设计
2.1小分子药物的一般设计原理
2.2输入数据的介绍
2.3小分子预测和设计中应用的人工智能/机器学习模型
2.4人工智能参与研发的小分子药物管线信息
2.5小结
一、研究概览
新药的诞生曾经是无比漫长而艰难的历程。从年临床医生们在显微镜下发现慢性骨髓性白血病（CML）患者的癌细胞中第22号染色体明显短于健康人，到年靶向这个异常染色体上融合基因Bcl-abl的药物格列卫上市，期间生物学机制的发现和验证、候选药物的筛选和优化、三期临床实验的开展，历经了漫长的40余年。
随着新技术的发展，尤其是近年来人工智能（AI）的活跃，这个漫长的研发历程正在飞快的加速。年9月，InsilicoMedicine，一家英国的人工智能药物研发的领*企业在NatureBiotechnology杂志发表了他们针对DDR1抑制剂的研究，从靶点选定到药物活性鉴定用时仅46天。该研究运用了前沿的生成对抗网络-强化模型设计并筛选新药结构，在临床前测试中展现了良好的活性。该研究的发表引起了广泛的
