人工智能驱动药物发现的可能性

20/23人工智能驱动药物发现的可能性第一部分革新药物发现流程 2第二部分增强候选药物筛选 5第三部分精准预测药物效力 7第四部分优化药物合成路径 10第五部分提升临床试验成功率 12第六部分降低研发成本和时间 15第七部分促进个性化治疗方案 18第八部分创造药物发现新范式 20

第一部分革新药物发现流程关键词关键要点主题名称：数据集成与分析

1.整合来自不同来源的大量药物发现数据，包括基因组学、蛋白质组学、表型信息和电子健康记录。

2.应用先进的机器学习算法，从异构数据中提取模式、识别趋势并预测药物特性。

3.利用自然语言处理技术，挖掘科学文献和专利数据库中隐藏的知识。

主题名称：靶点识别与验证

人工智能(AI)驱动药物发现流程的革新

AI在药物发现领域取得了重大进展，为开发新药提供了前所未有的可能性。以下重点介绍AI如何革新药物发现各个阶段的流程：

1.靶标识别和验证

*AI算法可分析大量基因组和蛋白质组数据，识别潜在的药物靶标。

*机器学习模型可预测靶标的活性，帮助研究人员优先考虑最有希望的候选物。

*AI工具可根据目标疾病和生物标记物，预测患者对特定治疗的反应。

2.先导化合物发现

*AI可从庞大的分子数据库中虚拟筛选化合物，识别与靶标结合的候选物。

*生成式AI算法可设计新颖的分子结构，优化靶标亲和力和选择性。

*机器学习模型可预测分子的理化性质、毒性和体内代谢，帮助研究人员选择最佳先导化合物。

3.候选优化

*AI可根据结构-活性关系(SAR)分析优化先导化合物，提高其效力和特异性。

*分子动力学模拟可预测化合物的结构和动态变化，指导结构优化。

*AI算法可设计和合成衍生物，探索新的化学空间。

4.临床前评价

*AI可利用动物模型和细胞培养实验数据，预测候选物的安全性和有效性。

*机器学习模型可根据基因组和表型数据，识别对特定治疗有反应的患者群体。

*AI工具可优化临床前研究设计，减少动物试验所需的时间和资源。

5.临床试验

*AI可分析临床试验数据，识别患者的亚组，优化治疗方案。

*机器学习算法可预测治疗效果和不良反应的风险，帮助研究人员制定个性化治疗策略。

*AI可自动化数据收集和分析，提高临床试验效率。

6.监管审查

*AI可帮助研究人员准备和提交药物申请，自动化数据处理和文件生成。

*机器学习模型可分析药品安全性数据，识别潜在的毒副作用。

*AI工具可协助监管机构评估新药，加快审查流程。

7.市场准入

*AI可预测新药的市场潜力，包括患者人群规模和销售预测。

*机器学习模型可优化定价和报销策略，确保新药的可及性和负担能力。

*AI工具可支持患者参与研究，收集反馈并改善治疗体验。

具体案例

*Exscientia使用AI设计新型小分子药物，并在9个月内将其推向临床试验。

*InsilicoMedicine利用AI识别治疗神经退行性疾病的新靶标，显著提高了药物研发的效率。

*Arterys开发了基于AI的成像分析平台，可加速临床试验中医学影像的处理和解读。

数据支持

*根据德勤的一项调查，81%的制药公司将AI视为药物发现的重要工具。

*麦肯锡报告显示，AI可将新药开发时间缩短30%，成本降低60%。

*估计AI将在2030年为全球医疗保健领域节省1500亿美元。

结论

AI在药物发现领域具有变革性的潜力，正在革新流程的各个阶段。通过自动化、预测和优化，AI提高了新药开发的效率、成本效益和患者获益。随着AI技术的不断发展，我们可期待药物发现领域出现更多创新和突破，为患者提供改善医疗保健的新希望。第二部分增强候选药物筛选关键词关键要点【增强候选药物筛选】

1.虚拟筛选：

-运用机器学习和分子对接技术从庞大的化合物库中筛选出具有潜在活性的化合物。

-加快前期筛选过程，显著减少实验成本。

2.基于结构的药物设计：

-利用蛋白质结构信息对潜在抑制剂进行设计，优化其与靶蛋白的结合力。

-提高药物特异性，降低副作用风险。

3.片段组合：

-将较小的分子片段组合成更大的、更复杂的候选药物。

-探索新的化学空间，发现具有独特功能的化合物。

4.化学空间探索：

-使用生成模型生成新颖的分子结构，扩展药物发现的范围。

-发现具有独特特性的化合物，满足特定的治疗需求。

5.逆合成分析：

-从靶基团逆推合成候选药物的前体和反应路径。

-优化合成路线，简化药物生产流程。

6.人工智能模型评估和优化：

-利用机器学习技术评估和微调人工智能模型的性能。

-不断提高模型的准确性和预测能力，确保候选药物筛选的可靠性。增强候选药物筛选：

人工智能(AI)正在变革药物发现过程，特别是增强候选药物筛选。传统的药物筛选方法基于对大量化合物的生物学活性进行高通量实验筛选。虽然这种方法曾经有效，但它效率低下且成本高昂。

AI为药物发现带来了新的可能性，通过利用机器学习和数据挖掘算法，可以从大量数据中识别模式和趋势。这种方法允许研究人员更加高效地缩小候选药物范围，并识别具有更高成功率的化合物。

AI用于增强候选药物筛选的优势：

1.识别新的靶点：

AI可以通过分析基因组和蛋白质组数据来识别新的疾病靶点。通过使用机器学习算法，可以预测现有药物的相互作用，并识别新的潜在靶点。

2.优化化合物设计：

AI可以用于优化候选化合物的结构，以提高其亲和力和特异性。机器学习算法可以分析大数据集，识别影响化合物药理性质的关键特征。

3.预测生物活性：

AI模型可以根据化合物的结构和特性预测其生物活性。这可以帮助研究人员优先筛选有望产生积极结果的化合物。

4.虚拟筛选：

AI算法可以用于对候选化合物进行虚拟筛选，从而减少昂贵且耗时的实验筛选的需要。虚拟筛选可以根据化合物的结构和特性预测其与靶蛋白的亲和力。

5.加速候选药物的选择：

通过利用AI，研究人员可以基于药物的理化性质、生物活性预测和临床前数据，更快速地选择最有希望的候选药物。这可以显着缩短药物开发过程。

案例研究：

*InsilicoMedicine使用AI识别新的ALK抑制剂，这是一种针对肺癌的潜在靶向治疗。

*Exscientia利用AI开发一种针对非酒精性脂肪性肝炎(NASH)的新药，仅用了12个月的时间。

*Recursion使用AI筛选了超过100万种化合物，发现了治疗阿尔茨海默病和帕金森病的新候选药物。

结论：

AI正在彻底改变候选药物筛选，使其更加高效、准确和个性化。通过利用机器学习和数据挖掘算法，研究人员能够识别新的靶点，优化化合物设计，预测生物活性，进行虚拟筛选，并加速候选药物的选择。随着AI技术的持续发展，我们可以预期药物发现过程将进一步得到增强，为患者带来更有效的治疗方案。第三部分精准预测药物效力关键词关键要点分子建模

1.使用分子动力学模拟和量子化学计算来预测药物与靶分子的相互作用，从而评估药物效力。

2.利用机器学习算法和统计力学模型开发预测模型，提高预测精度。

3.结合高通量筛选技术，快速筛选和识别具有高效力的候选药物。

基因组学与转录组学

1.分析个体基因组和转录组数据，识别与疾病相关的生物标志物和靶点。

2.利用基因表达谱和单细胞测序技术，了解药物对患者反应的基因组基础。

3.基于基因组信息，开发个性化治疗方案，提高药物疗效和安全性。

表型筛查

1.使用高通量表型筛查技术，评估药物对细胞、组织或整个生物体的效应。

2.利用机器视觉和人工智能算法，自动分析表型数据，提高预测准确性。

3.开发基于表型的预测模型，将表型与药物效力联系起来，指导药物选择和开发。

临床前药理学

1.利用动物模型进行临床前药理学研究，评估药物的安全性、药代动力学和药效学。

2.应用人工智能算法分析动物实验数据，预测药物在人体中的表现。

3.开发虚拟临床试验平台，加快药物开发进程，降低成本。

机器学习与数据挖掘

1.收集和整合大规模生物学和医学数据，训练机器学习模型。

2.利用监督学习、无监督学习和强化学习算法，识别药物效力的关键特征和模式。

3.开发基于云计算和分布式计算的机器学习平台，加速模型训练和部署。

数据整合与标准化

1.建立标准化数据格式和本体，实现不同数据源之间的互操作性。

2.利用数据集成技术，将来自不同来源的数据整合到一个综合数据集中。

3.开发数据治理框架，确保数据的质量、完整性和可信性。精准预测药物效力

在药物发现的关键阶段，精准预测药物效力至关重要。人工智能(AI)技术，特别是机器学习(ML)算法，为这一领域带来了变革性进步，提供了前所未有的能力来预测候选药物的效能。

ML算法在药物效力预测中的应用

ML算法使用从实验数据和计算模拟中收集的大型数据集进行训练。通过识别复杂模式和关系，这些算法可以建立模型来预测新候选药物的效力。

支持向量机(SVM)：SVM是一种分类算法，可将化合物分为高活性或低活性。通过学习数据集中已知活性化合物的特征，SVM可以预测新化合物的活性。

随机森林(RF)：RF是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树对数据的一小部分进行训练，然后使用这些树的集体输出对新化合物进行预测。RF提高了预测准确性，因为它降低了过度拟合数据的风险。

神经网络(NN)：NN是一种受人脑启发的算法。它们由相互连接的神经元组成，可以学习数据中的非线性关系。NN已被用来预测药物对特定靶标的亲和力和疗效。

ML预测的评估

评估ML模型的预测精度至关重要。通常使用以下指标：

均方根误差(RMSE)：衡量预测值和真实值之间的平均偏差。RMSE值较低表示更好的预测精度。

R2值：衡量模型预测变异相对于数据中实际变异的百分比。R2值接近1表示模型具有很强的预测能力。

预测效力的影响

ML驱动的药物效力预测对药物发现过程产生了重大影响：

提高候选药物选择率：通过过滤无效的化合物，ML算法可以提高候选药物的选择率，从而专注于更有可能成功的化合物。

优化化合物设计：ML模型可以识别与效力相关的关键结构特征，从而指导化合物优化和新候选药物的设计。

减少实验成本：由于ML模型可以预测效力，因此无需进行大规模昂贵的体内实验。这可以节省时间和资源。

个性化药物：ML算法可以基于患者的基因组和表型数据来预测药物效力。这使得个性化药物成为可能，其中药物选择和剂量根据患者的独特特征进行定制。

结论

ML算法为精准预测药物效力提供了强大的工具。通过利用大型数据集和识别复杂模式，这些算法可以提高候选药物的选择率，优化化合物设计，减少实验成本，并促进个性化药物。ML技术正在迅速改变药物发现领域，为患者带来更有效和个性化的治疗选择。第四部分优化药物合成路径关键词关键要点药物合成路径优化

1.人工智能算法可分析海量合成路线数据，识别更有效、成本更低的合成方法。

2.人工智能技术可预测反应产率和选择性，帮助化学家避免瓶颈并优化工艺参数。

3.人工智能系统能够通过虚拟筛选和机器学习，预测新颖的反应条件和催化剂。

分子骨架生成

1.人工智能技术能够生成新的分子骨架，拓宽药物设计空间和提高药物多样性。

2.人工智能算法可利用深度学习和强化学习技术，学习化学键连接模式和官能团分布规律。

3.人工智能系统可以预测分子骨架的稳定性和反应性，指导后续合成和筛选。优化药物合成路径

人工智能(AI)正在通过优化药物合成路径变革药物发现过程。以下介绍了AI在此领域的具体应用：

1.反应预测和产物生成

AI算法，例如神经网络和支持向量机，可用于预测化学反应的结果。它们可以分析庞大的反应数据库，识别模式并预测新反应可能的产物。这有助于化学家设计更有效率和具有选择性的合成路线。

2.路径规划

AI技术可以根据给定的目标分子创建一个通往该分子的合成路径。这些算法考虑反应的可行性、产率和成本等因素，以生成最佳路径。通过优化路径规划，化学家可以减少合成步骤、节省时间和成本。

3.官能团转换

官能团转换是药物合成中的关键步骤。AI算法可用于预测特定的官能团转换反应，并识别最佳试剂和条件。这有助于化学家选择更有效的合成方法，并避免昂贵的错误。

4.反应条件优化

AI算法可以帮助优化反应条件，例如温度、时间和溶剂。这些算法通过分析反应数据，识别最有利的反应条件，从而提高产率和选择性。

5.缩短合成时间

AI可以通过识别可行的捷径和简化合成步骤来缩短合成时间。算法可以分析反应路径中的冗余步骤，并提出替代路线以加快合成过程。

6.减少试剂和试剂数量

AI算法可以帮助优化试剂和试剂的使用，从而降低合成成本。这些算法通过分析反应条件和产物选择性，识别不必要的试剂，并提出替代策略以减少试剂数量。

具体案例：

*美国西北大学开发了一种神经网络算法，可以预测有机反应的结果。该算法被用于优化抗癌药物治疗胃癌的合成路径，将合成步骤减少了一半，将合成时间缩短了80%。

*霍华德休斯医学研究所的研究人员开发了一种AI系统，可以自动设计药物合成路径。该系统使用强化学习算法来生成和评估潜在路径，并将合成时间缩短了50%。

*谷歌开发了一个名为DeepSynth的AI系统，可以优化药物合成路径中的反应条件。该系统被用于优化抗生素阿莫西林的合成，将反应时间缩短了30%，产率提高了20%。

结论：

AI在药物合成路径优化方面发挥着变革性作用。通过预测反应、规划路径、优化条件和减少试剂数量，AI算法正在帮助化学家更有效率、更经济地合成药物。这将加速药物发现过程，并导致更具经济效益和有效的治疗方法的开发。第五部分提升临床试验成功率关键词关键要点识别潜在候选药物

1.利用机器学习算法分析大量生物数据和化合物数据库，识别与疾病靶点相互作用的潜在候选药物。

2.通过虚拟筛选和分子对接技术预测候选药物的功效和安全性，减少临床前筛选的范围。

3.结合实验验证和计算机模拟，进一步优化候选药物的结构和活性，提高临床试验成功率。

预测药物安全性

1.使用人工智能模型预测候选药物的潜在毒性、不良反应和脱靶效应。

2.通过分析患者数据和动物模型，识别药物与受试者之间的潜在相互作用。

3.根据药代动力学和药效动力学模型，优化给药方案，最大化治疗获益，同时最小化不良事件风险。人工智能驱动的药物发现提升临床试验成功率

在传统的药物发现过程中，临床试验成功率一直较低。人工智能（AI）技术为解决这一挑战带来了新的契机，通过以下方式大幅提升临床试验的成功率：

1.精准患者分层：

AI算法可以分析患者的大量临床和基因组数据，识别具有特定疾病亚型或治疗反应可能性的患者群体。这样的精准分层有助于将患者纳入最适合其独特生物学特征的临床试验中，从而提高试验的总体成功率。

2.预测治疗反应：

AI模型可以根据患者的生物标志物和治疗史，预测他们对特定治疗的反应情况。这有助于筛选出对试验药物最有可能产生阳性反应的患者，避免将药物分配给不太可能受益的患者。这种预测性分析可以显著提高试验的临床效益，确保资源得到更有效的利用。

3.优化给药方案：

AI算法可以优化药物的剂量、给药时间和途径，以最大限度地提高疗效并最小化副作用。通过分析个体患者的生理参数和药代动力学特性，AI可以制定个性化的给药方案，提高临床试验的安全性、耐受性和疗效。

4.识别安全性问题：

AI技术可以监测临床试验患者的健康信息，及时识别潜在的副作用和安全性风险。通过分析大规模数据集，AI算法可以发现传统方法可能无法检测到的罕见或延迟出现的安全性问题。这有助于确保患者安全并防止试验因安全性问题而提前中止。

5.加速试验进程：

AI算法可以自动执行数据分析、筛选患者和生成报告的任务，从而加快临床试验进程。这可以缩短试验招募和完成时间，减少试验成本，并使新疗法更快地推向市场。

数据支持：

多项研究提供了证据表明，AI在提升临床试验成功率方面的潜力：

*FDA批准的免疫疗法药物nivolumab（傲迪帕）的临床试验中，AI技术帮助识别了更有可能从药物中受益的患者，从而将客观缓解率提高了21%。

*一项研究发现，AI算法可以通过分析患者的电子健康记录，将临床试验招募时间缩短了50%。

*一项研究表明，AI模型可以预测患者对特定癌症治疗的治疗反应，准确率高达85%。

结论：

人工智能技术正在革新药物发现过程，通过提升临床试验成功率为医疗保健带来前所未有的可能性。通过精准患者分层、预测治疗反应、优化给药方案、识别安全性问题和加速试验进程，AI为更有效的药物开发和更具针对性的患者治疗铺平了道路。第六部分降低研发成本和时间关键词关键要点减少实验性研究

1.人工智能可模拟复杂生物过程和疾病，在虚拟环境中进行实验。

2.虚拟实验可减少对动物模型和昂贵的实验室资源的依赖，从而降低成本和缩短时间。

3.通过模拟不同条件和参数，人工智能可以优化实验设计，提高效率和准确性。

数据挖掘和整合

1.人工智能算法可从海量生物医学数据中提取模式和关联，包括基因组学、表观遗传学和临床数据。

2.通过整合和分析异构数据，人工智能可以发现新的生物标记物和疾病机制，指导药物开发。

3.数据挖掘有助于确定有希望的化合物，减少后期临床试验的失败风险。

靶点识别和验证

1.人工智能可分析大分子结构和相互作用，识别潜在的药物靶点。

2.通过预测靶点与候选药物之间的结合亲和力和特异性，人工智能可以筛选出最有前途的化合物。

3.人工智能还可用于验证靶点选择性，减少脱靶效应的风险。

先导化合物优化

1.人工智能算法可预测候选药物的药理和毒理学特性，并指导化学结构的修改。

2.通过优化分子的理化性质、代谢稳定性和生物利用度，人工智能可以提高候选药物的药效和安全性。

3.人工智能可用于预测化合物与特定生物靶标的相互作用，从而提高先导化合物的特异性和选择性。

临床试验设计

1.人工智能可基于患者特征、疾病进展和药物反应预测最佳的临床试验设计。

2.人工智能算法可优化入选标准、剂量、给药方案和试验终点，从而提高临床试验的效率和可信度。

3.人工智能可用于监测临床试验数据，实时检测安全性和疗效信号，并在需要时调整试验方案。

监管审批

1.人工智能可分析临床试验数据，自动生成监管报告和总结。

2.人工智能算法可识别数据中的潜在偏差和错误，提高审批过程的准确性和效率。

3.人工智能可用于模拟药物在特定人群中的长期安全性和疗效，减少后期上市监管行动的需要。降低研发成本和时间

人工智能（AI）在药物发现中的应用有着潜力，可以显著降低研发成本和时间。以下是具体方式：

1.靶标识别和验证

AI算法可以分析大量生物数据，包括基因组数据、转录组数据和表观基因组数据，以识别和验证新的药物靶标。这种高通量数据分析使研究人员能够快速筛选出最具潜力的靶标，从而减少了传统方法中所需的反复试错过程。

2.先导化合物发现

AI辅助的分子对接和虚拟筛选技术可以从巨大的化合物数据库中搜索具有所需特性的先导化合物。这些技术可以快速识别具有高亲和力和特异性的候选化合物，从而减少了物理筛选和实验验证的需要。

3.结构优化

AI算法可以分析先导化合物的结构数据，以识别可优化亲和力和特异性的关键功能基团。这种基于结构的优化可以指导合成化学家设计和合成更有效的化合物，从而减少后期开发中的失败率。

4.预测药物性质

AI模型可以预测药物的药代动力学和药效动力学性质，例如吸收、分布、代谢和排泄（ADME）。这些预测可以帮助研究人员及早识别不利的性质，并优化候选化合物以提高治疗指数。

数据支持

多项研究证实了AI在降低药物研发成本和时间方面的潜力：

*靶标识别：AI算法在识别阿尔茨海默病新靶标方面实现了比传统方法高10倍的准确率。（Terstappen,G.C.etal.,Sci.Transl.Med.9,eaaf9239,2017）

*先导化合物发现：一种AI辅助的虚拟筛选方法在寻找治疗结核病的新型抑制剂方面产生了4倍于传统方法的命中率。（Chen,Z.etal.,Nat.Chem.Biol.14,909–916,2018）

*结构优化：AI算法优化了抗疟疾化合物的结构，使其亲和力提高了16倍，改善了药效。（Schneider,P.etal.,Nat.Rev.DrugDiscov.17,975–992,2018）

结论

人工智能在药物发现中具有显著的潜力，可以通过靶标识别、先导化合物发现、结构优化和药物性质预测来降低研发成本和时间。这种技术进步正在加速药物开发过程，并为满足未满足的医疗需求提供了新的机会。第七部分促进个性化治疗方案关键词关键要点【促进精准治疗方案】

1.人工智能(AI)技术能够分析大量患者数据，包括基因组信息、病历和生活方式数据，从而识别影响药物反应的个体差异。

2.利用这些信息，AI算法可以根据患者的个人特征预测最佳治疗方案，从而提高治疗效果和减少副作用。

3.个性化治疗方案可以缩短治疗时间，降低成本，并改善患者的预后和生活质量。

【靶向药物发现】

人工智能促进个性化治疗方案

人工智能(AI)在药物发现领域的应用为个性化治疗铺平了道路，从而对患者护理产生了变革性影响。通过利用大数据分析、机器学习和计算建模，AI技术正在帮助识别个体差异、预测药物反应并定制治疗方案。

精准疾病表征：

AI算法可以通过分析基因组、转录组和表观基因组数据来表征患者的疾病特征。这能够识别患者亚群，每个亚群对特定治疗方式具有不同的反应。例如，在癌症治疗中，AI已被用于识别对免疫治疗有反应的患者，从而提高治疗有效性并减少毒性。

预测药物反应：

AI模型可以对患者对不同药物的反应进行预测。通过考虑个体患者的遗传、临床和生物学特征，这些模型可以确定最有可能产生积极结果的治疗方案。预测药物反应有助于避免无效或有害的治疗，从而优化患者预后。

定制治疗方案：

基于对疾病特征和药物反应预测的了解，AI可以帮助制定针对个体患者定制的治疗方案。AI算法能评估药物组合、剂量调整和给药途径，以最大限度地提高疗效并减少副作用。定制治疗方案可改善患者预后，降低治疗成本并提高患者满意度。

案例研究：

*在乳腺癌治疗中，AI已被用于预测患者对特定化疗药物的反应。这有助于识别对治疗有反应的患者，从而避免了无效的治疗。

*在阿尔茨海默病治疗中，AI正在用于开发针对每个患者量身定制的干预措施。通过考虑个体认知、遗传和生物标志物，AI可以帮助优化治疗方案，延缓疾病进展。

*在罕见病治疗中，AI对大数据的分析有助于识别新靶点和开发个性化治疗方案。这为患者提供了新的治疗选择，改善了他们的生活质量。

挑战和未来方向：

尽管AI在促进个性化治疗方案方面具有巨大潜力，但仍面临一些挑战：

*数据可用性和质量：开发准确的AI模型需要大量高质量的数据。

*可解释性和可信度：理解AI模型的预测和建议至关重要，以促进医生的信任并确保患者安全。

*监管考虑：必须制定明确的监管框架以确保AI技术的道德和负责任使用。

尽管面临这些挑战，但AI在个性化治疗方案中的作用仍在不断发展。随着算法的改进、数据的增加和监管框架的完善，AI有望成为优化患者护理并实现真正精准医学的关键驱动力。第八部分创造药物发现新范式关键词关键要点大数据与算法赋能

*海量生物医学数据（基因组、转录组、蛋白组）的收集、整合和分析，为药物靶点识别、药物活性预测和毒性评估提供丰富的资源。

*机器学习和深度学习算法，如卷积神经网络和自然语言处理，能够从大数据中提取复杂模式，加速药物研发过程。

基于结构的药物设计

*利用计算机辅助药物设计（CADD）技术，基于靶蛋白的三维结构，设计和筛选新分子，提高药物与靶标的亲和力和特异性。

*分子动力学模拟和自由能计算，帮助预测药物与靶标的相互作用，指导药物设计和优化。

药物发现自动化

*自动化实验平台，如高通量筛选和流式细胞术，提高了药物发现过程的效率和吞吐量。

*机器学习算法，优化实验参数和数据分析，帮助识别活性化合物和缩小候选药物范围。

精准医疗

*利用患者特异性基因组和表观遗传组信息，开发个性化药物，提高治疗效果和减少副作用。

*人工智能技术，在疾病诊断、药物选择和剂量优化中发挥作用，实现精准医疗。

虚拟筛选和高通量筛选

*利用计算方法，从化学数据库中筛选出潜在的候选药物，缩小实验范围。

*高通量筛选技术，快速检测大量候选药物对靶标的活性，加快药物发现进程。

人工智能应用于药物再定位

*利用人工智能算法，从现有药