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本综述聚焦 AI 驱动工具（如 AlphaFold2（AF2））在蛋白质结构预测领域的突破，探讨其对癌症等疾病药物研发的影响，通过系统检索 95 篇文献，证实 AI 技术可加速新药开发、精准识别药物靶点，为癌症治疗带来新方向。
人工智能在蛋白质结构预测中的进展对癌症药物发现和开发影响的系统综述
引言
近年来，人工智能（AI）驱动工具正极大改变药物研究与开发场景，尤其是在蛋白质结构预测领域。本综述旨在探讨 AI 在蛋白质结构预测领域的最新进展对药物开发过程的影响，初期重点关注与癌症及其他疾病相关的研究。
目标
本文主要目标是探究 AlphaFold2（AF2）等技术进步如何革新我们对癌症相关蛋白质功能和结构变化的认知，并增强人类抵御癌症的能力。
方法
作者采用结构文献综述这一可靠且可重复的研究流程，依据 PRISMA（系统评价和 Meta 分析的首选报告项目）规范，从 Scopus、ScienceDirect、Web of Science（WoS）、PubMed 和 EMBASE 等索引数据库中获取 95 篇同行评审文献。研究通过组合多个关于 AI 工具及其在结构生物学中作用的关键词，构建查询语法进行检索。
结果
综述文章的选篇流程基于对五个在线档案库的搜索代码请求。搜索请求共获得 1,643 篇文章，剔除重复后剩余 1,553 篇，经筛选流程排除 1,345 篇。在对 208 篇论文进行筛选后，最终确定 95 篇权威出版物作为综述研究重点。
结论
AF2 的出现标志着 AI 在计算生物学应用中的重要里程碑，其在预测蛋白质结构方面表现卓越。通过精准预测蛋白质结构，这些 AI 技术可加速新型癌症治疗药物的开发进程，更高效地检测和验证药物新靶点，尤其适用于缺乏广泛结构知识的靶点。
