基于人工智能的小分子生成模型在药物发现中的研究进展

摘要

随着人工智能技术的快速发展，小分子生成模型已成为药物发现领域的重要研究方向。该类模型，包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和扩散模型等，已被证明在优化药物属性和生成复杂分子结构方面具有显著能力。本文综合分析了上述先进技术在药物发现过程中的应用，展示了其如何补充和改进传统药物设计方法。同时，提出了当前方法在数据质量、模型复杂性、计算成本及泛化能力等方面的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词

小分子生成模型 / 药物发现 / 人工智能技术

基金资助

浙江省软科学研究计划项目（No.2024C35015）