【摘 要】
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近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合。深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全
【机 构】
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中国药科大学理学院; 中国药科大学中药学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.81874331);双一流创新团队资助项目(No.CPU2018GY19)
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近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合。深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全性预测以及药物相互作用预测等多个药物研发环节,取得了显著成就,提高研发效率的同时降低临床前试验以及临床试验相关的成本和风险。通过总结多种深度学习方法在药物研发各个过程中的具体应用及分析不同深度学习方法在药物研发中的应用特点,阐述了深度学习在药物研发中现存的一些问题并做出展望,以期为进一步研究提供借鉴的思路和方法。
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