生物数据驱动的药物设计研究进展

摘要

近年来，人工智能（artificial intelligence,AI）与药物科学的深度融合，为突破传统药物研发“高投入、低效率”的瓶颈提供了新契机。生物数据因覆盖范围广、信息量大等优势，已在基于AI的药物发现各环节中得到广泛应用。综述主要生物、药学数据的类型及规模，具体包括多组学数据、蛋白质互作网络、化学分子-生物活性关联数据及三维结构数据等；讨论各类数据在药物研发关键阶段——靶标发现、先导化合物发现与优化及成药性评估中的应用进展，以期为构建标准化、多模态融合且临床转化高效的生物数据驱动药物设计体系提供参考。

关键词

药物设计 / 数据驱动 / 人工智能 / 生物数据库