综述：人工智能在药物发现与开发中的应用：将挑战转化为机遇

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在药物研发全流程中的革命性作用，重点探讨了机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等技术在靶点识别、化合物筛选、临床试验优化等环节的应用。文章既分析了AI加速研发周期、降低成本的核心优势，也指出了数据质量、模型可解释性等关键挑战，为AI与制药领域的深度融合提供了前瞻性视角。

　　

人工智能在药物发现与开发中的应用：将挑战转化为机遇

概述

传统药物研发平均耗时超10年、耗资25亿美元，成功率仅2.01%。人工智能（AI）通过机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术正颠覆这一流程：AlphaFold2破解蛋白质结构预测难题，生成对抗网络（GAN）设计新型分子，图神经网络（GNN）解析药物-靶点相互作用，将研发周期缩短60%以上。

靶点识别与验证

AI整合基因组学（如SNPs）、蛋白质组学（PDB数据库）数据，识别人类Ether-a-go-go相关基因（hERG）等关键靶点。Meta AI的ESM-2模型通过150亿参数预测蛋白质结构，而ProtGPT2可生成全新蛋白序列。典型案例包括利用CNN分析SARS-CoV-2主蛋白酶（M^pro）结构，加速抗病毒药物开发。

化合物筛选与优化

虚拟筛选技术替代传统高通量筛选：

• 定量构效关系（QSAR）模型基于1,000-5,000个数据点预测水溶性
• 扩展连通性指纹（ECFP）实现分子相似性搜索
• 强化学习（RL）优化ADME（吸收、分布、代谢、排泄）特性
  Atomwise公司通过AI筛选出抗埃博病毒先导化合物，验证了该技术的突破性价值。

临床开发革新

AI重塑临床试验三大环节：

1. 设计：分析电子健康记录（EHR）精准招募患者
2. 监测：数字孪生技术模拟虚拟患者群体
3. 分析：NLP实时提取FDA不良事件报告数据
   Baricitinib从类风湿药成功"老药新用"治疗COVID-19，正是IBM Watson AI驱动的典型案例。

核心技术图谱

• 自然语言处理：BERT模型挖掘2.5亿篇文献专利
• 图神经网络：GAT识别蛋白质相互作用热点
• 生成式AI：DiffDock实现分子对接准确率提升40%
• 多组学整合：融合基因组/蛋白质组数据预测肿瘤靶点

挑战与未来

数据异构性（如UniProt与DrugBank格式差异）、算法黑箱问题、伦理争议（58.9%从业者担忧数据隐私）构成主要瓶颈。解决方案包括：

• 建立标准化数据库（如ACDB抗生素组合库）
• 开发可解释性AI（XAI）工具
• 制定AI制药伦理指南

结论

AI已实现从靶点发现到临床转化的全链条赋能，而Transformer架构、多组学整合等新兴技术将持续推动个性化医疗发展。随着监管框架完善，AI有望将药物研发成功率提升至新高度，最终造福全球患者群体。