文献类型：期刊文章

作　　者：戴青青[1] 余俊霖[1] 李国菠[1]

DAI Qingqing;YU Junlin;LI Guobo(Department of Medicinal Chemistry,West China School of Pharmacy,Sichuan University,Chengdu 610041,China)

机构地区：[1]四川大学华西药学院药物化学系,四川成都610041

出　　处：《药学进展》

基　　金：国家自然科学基金(No.82122065);四川省国际合作项目(No.22GJHZ0253)。

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：1

起止页码：60-70

语　　种：中文

收录情况：CAS、普通刊

摘　　要：深度学习技术近年来取得了重大突破,被应用于医学、药学等多个领域。聚焦深度学习在创新药物发现中的发展和应用,对深度学习被用于蛋白结构预测、药物靶标预测、药物-靶标相互作用预测、药物合成路线设计、从头药物分子设计以及药物吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)预测等代表性案例进行详细综述,同时总结了现有方法面临的问题和可能的解决思路,以期为深度学习辅助药物发现相关方法的发展和应用提供借鉴与思考。

关 键 词：人工智能 深度学习  药物设计 药物发现 从头设计  

分 类 号：R914.2]