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2022 中国人工智能系列白皮书-人工智能与药物发现
计算机辅助药物设计自 20 世纪 60 年代被提出，以计算化学、计 算机科学和生物学等学科为基础，对靶标蛋白质与配体药物的结合过 程进行计算模拟、预测，评估药物分子结构与其生物活性、毒性和代 谢等性质的相互关系，进行药物分子的发现与优化。高通量技术的发 展和应用产生了丰富的药物、疾病、基因和蛋白质等数据，使得开展 人工智能药物发现成为可能。近年来，以 Google 公司 AlphaFold 为 代表的人工智能系统在生命科学领域取得了重要突破，推动了人工智 能等关键领域在药物研发上的应用。深度学习（Deep Learning, DL）、 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和知识图谱 （Knowledge Graph, KG）等人工智能关键技术已广泛应用于药物发 现的各个环节，如肿瘤靶点识别、苗头化合物筛选、药物从头设计、 药物重定位、药物属性预测、药物相互作用预测、药物发现中的可解 释性模型和大规模预训练模型等。人工智能辅助药物发现深刻改变了 药物发现的方法和途径，极大提高了药物发现效率、缩短开发进程， 加速了生物技术的创新变革，加深人类对生命科学中的分子机制的认知。开展基于人工智能技术的药物发现研究，符合科技革命和国家发 展规划的需求，是落实“面向世界科技前沿、面向国家重大需求、面 向人民生命健康”战略的重要举措。
本白皮书收集了目前国内外人工智能与药物发现交叉领域的最 新理论研究成果，并介绍了人工智能技术在药物发现领域中的应用。编写过程中的贡献者包括：辛弘毅（第一章）、施建宇（第二章）、 涂仕奎（第三章）、曾湘祥（第四章）、宋弢（第四章）、魏乐义（第 五章）、刘世超（第六章）、刘琦（第七章）、李昊（第八章）、何 松（第八章）、章文（统稿与第六章）及其博士生李梦露、刘旋和王紫 嫣（整理与校稿），在此一并表示感谢。
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