AI在药物活性预测中的技术进展

AI在药物活性预测中的技术进展

AI在药物活性预测中的应用正在不断发展，其技术进展主要体现在以下几个方面：

1.药物药代动力学预测

AI技术在药物药代动力学预测中的应用已经取得了显著的成果。传统的药物药代动力学预测方法依赖于昂贵的体外和体内动物实验，而且不能在大量化合物上以高通量的方式使用。AI技术可以通过计算机工具从化学结构和简单性质预测体内动物和人药代动力学参数，这种预测能力可以在药物发现早期指导分子的设计和优先排序，最终目标是在设计时准确预测人体药代动力学。

2.新药研发

AI技术在新药研发领域的进展也是值得关注的。全球已有超过700家AI制药企业，多家知名药企都在与AI制药企业合作推进多个项目。AI技术可以提供更好的预测模型和更好的命中率，以缩短药物发现时间，提高药物研发成功率，节省成本。此外，AI技术还可以在疾病关键靶蛋白的确立和验证，小分子/疫苗/抗体的设计与优化、中后期的毒性和安全性评估等各个环节，赋能和协助加速药物研发进程。

3.天然产物活性预测

在天然产物活性预测领域，AI技术也有着广泛的应用。云南大学肖伟烈团队/李劲团队合作在基于深度学习的天然产物活性靶标预测方法开发方面取得了一系列研究进展，为活性天然产物的高效发现提供了有力的工具，并运用这些方法发现了多个靶标明确的活性苗头分子。

4.药物蛋白亲和力预测

AI技术在药物蛋白亲和力预测领域的应用也是值得一提的。该研究首创在预训练模型中引入蛋白质动态时空信息，在药物蛋白亲和力预测任务等多个下游任务的表现上大幅超越目前最优模型。该模型可辅助药物化学专家更加精准的筛选出高活性小分子，从而加速临床前研发。

总的来说，AI技术在药物活性预测中的应用已经取得了显著的成果，并且在多个领域都有着广泛的应用和研究。随着技术的不断进步，我们有理由相信AI技术将在药物研发领域发挥越来越重要的作用。