AI在药物研发中的应用
2025-09-08 11:24:41 0 举报AI智能生成
随着AI的发展，在药物研发中AI的应用越来越广泛，利用AI可以辅助我们寻找药物靶点，进行药物设计，药物性质预测等。
作者其他创作
大纲/内容
靶点发现与验证
多组学数据分析
整合基因组学、蛋白质组学等多组学数据，通过机器学习算法挖掘与疾病相关的潜在靶点
Pharma.AI：PandaOmics
Multi-Omics Factor Analysis（MOFA）
AutoXAI4Omics
OpenBioMed
文献挖掘
利用自然语言处理技术对海量的生物医学文献进行分析，提取潜在的药物靶点信息，发现新的药物作用机制和靶点
BioMedGPT-R1
OpenBioMed
BioMedLM 2.7B
NVIDIA Biomedical AI-Q 研究智能体
OriGene
药物设计与优化
小分子药物设计
AI可以基于靶点结构和功能，通过虚拟筛选技术从海量的化合物库中快速筛选出具有潜在活性的小分子药物
蛋白质药物设计
以 AlphaFold3 为代表的 AI 模型，不仅能够预测蛋白质的三维结构，还能预测包括 DNA、RNA、配体以及修饰在内的生物分子复合物的结构，帮助研究人员深入理解蛋白质的功能和作用机制，为蛋白质药物设计提供基础
AlphaFold3
MoleculeOS
抗体药物设计
AI 可用于抗体序列优化、人源化改造、亲和力成熟和新型抗体设计等方面
AbLSTM
IgFold
AntiBERTa
DeepAb
AbDesigner
药物性质预测
ADMET 预测
AI 可以通过机器学习模型预测药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性等关键性质，帮助研究人员在药物研发的早期阶段评估药物的成药性，降低药物研发的风险和成本
ADMET Ranker™
ADMETLab 2.0
CFR 框架
TxGemma
可开发性预测
在抗体药物设计中，AI 模型通过学习序列与可开发性间的关系，能在早期阶段预测抗体的可开发性特性，排除问题分子
PROPERMAB
PROPHET-Ab
临床试验
患者招募
AI 可以分析电子健康记录和多组学数据，精准识别适合参与临床试验的患者，加快招募速度
试验设计
根据患者数据和历史临床试验结果，AI 可以设计更科学、高效的试验方案，预测最佳的药物剂量和治疗方案
虚拟临床试验
利用 AI 创建虚拟患者模型，模拟药物在人体中的反应，进行虚拟临床试验
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