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基于人工智能的药物研发:目前的进展和未来的挑战
被引量:
2
1
作者
余泽浩
张雷明
+3 位作者
张梦娜
戴智琦
彭成斌
郑四鸣
《中国药科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期282-293,共12页
近年来,人工智能在药物研发领域得到了广泛的应用。特别是自然语言处理技术在预训练模型的出现后有了非常显著的提高,在此基础上,图神经网络的引入也使得药物研发变得更加准确和高效。为了使药物研发者更加系统全面地了解人工智能在药...
近年来,人工智能在药物研发领域得到了广泛的应用。特别是自然语言处理技术在预训练模型的出现后有了非常显著的提高,在此基础上,图神经网络的引入也使得药物研发变得更加准确和高效。为了使药物研发者更加系统全面地了解人工智能在药物研发中的应用,本文介绍了人工智能中的前沿算法,同时阐述了人工智能在药物小分子设计、虚拟筛选、药物再利用以及药物性质预测等多方面的应用场景,最后探讨它在未来药物研发中的机遇与挑战。
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关键词
人工智能
专家系统
机器学习
自然语言处理
图神经网络
药物设计
药物研发
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职称材料
题名
基于人工智能的药物研发:目前的进展和未来的挑战
被引量:
2
1
作者
余泽浩
张雷明
张梦娜
戴智琦
彭成斌
郑四鸣
机构
宁波大学医学部
宁波大学附属第一医院
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《中国药科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期282-293,共12页
基金
浙江省中医药科技计划资助项目(No.2022ZB323)
浙江省医药卫生科技计划资助项目(No.2022KY1114)
宁波市自然科学基金资助项目(No.2021J268)。
文摘
近年来,人工智能在药物研发领域得到了广泛的应用。特别是自然语言处理技术在预训练模型的出现后有了非常显著的提高,在此基础上,图神经网络的引入也使得药物研发变得更加准确和高效。为了使药物研发者更加系统全面地了解人工智能在药物研发中的应用,本文介绍了人工智能中的前沿算法,同时阐述了人工智能在药物小分子设计、虚拟筛选、药物再利用以及药物性质预测等多方面的应用场景,最后探讨它在未来药物研发中的机遇与挑战。
关键词
人工智能
专家系统
机器学习
自然语言处理
图神经网络
药物设计
药物研发
Keywords
artificial intelligence
expert system
machine learning
natural language processing
graph neural network
drug design
drug development
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R914 [医药卫生—药物化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能的药物研发:目前的进展和未来的挑战
余泽浩
张雷明
张梦娜
戴智琦
彭成斌
郑四鸣
《中国药科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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