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

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。