综述：人工智能在药物发现中的进展：一项全面综述

这篇综述深入探讨了人工智能（AI）如何革新药物发现领域，涵盖靶点识别（target identification）、分子分析（molecular analysis）、化合物筛选（compound screening）等关键环节。通过机器学习（ML）算法分析海量数据，AI显著提升了药代动力学（pharmacokinetics）和毒性预测效率，同时加速了新型候选药物的设计与合成。尽管面临数据质量、模型可解释性及伦理挑战，AI仍展现出推动医药行业变革的巨大潜力。

　　

Abstract
传统药物发现过程以耗时、昂贵和高失败率著称，而人工智能（AI）的崛起正重塑这一领域。本综述系统解析了AI在靶点识别（target identification）、分子分析（molecular analysis）及候选化合物优化中的突破性应用。例如，机器学习（ML）模型通过分析超大规模数据集，可精准预测化合物的药代动力学（pharmacokinetic）特性（如吸收和清除率）与潜在毒性，大幅降低后期开发风险。

AI驱动的化学空间探索
AI技术如生成对抗网络（GANs）和强化学习（RL）突破了传统化学库的限制，能够高效设计具有特定生物活性的新型分子结构。例如，AlphaFold²的蛋白质结构预测能力为靶点验证提供了革命性工具，而transformer模型（如ChemBERTa）则加速了虚拟化合物筛选流程。

挑战与伦理平衡
尽管AI成效显著，数据偏差（data bias）和“黑箱”模型（black-box models）的不可解释性仍是关键瓶颈。此外，知识产权归属与患者隐私保护（如GDPR合规性）引发广泛讨论。未来需建立跨学科协作框架，确保AI在药物发现中的负责任（responsible AI）应用。

展望
AI与自动化实验平台（如机器人合成系统）的融合，正推动药物发现向“数字化实验室”转型。从抗肿瘤药物到罕见病疗法，AI有望缩短50%以上的研发周期，为全球健康危机提供更敏捷的解决方案。