综述：药物发现中的整合策略：利用基因组学、深度学习和计算机辅助药物设计

这篇综述系统阐述了如何通过整合基因组学（Genomics）、深度学习（DL）和计算机辅助药物设计（CADD）技术革新药物研发流程，涵盖从高通量测序（HTS）靶点筛选到AI驱动的分子建模，为精准医疗和复杂疾病（如癌症、心血管疾病）治疗提供数据驱动的解决方案。

　　

Abstract
现代药物开发日益依赖基因组学、转录组学等组学技术，结合深度学习（DL）和计算机辅助药物设计（CADD）解析疾病通路与药物靶点相互作用。高通量测序（HTS）技术为挖掘遗传突变和生物标志物提供海量数据，而DL算法能高效预测药物-靶点结合模式，显著降低脱靶效应。

Introduction
传统药物研发面临化学空间庞大、耗时耗力的瓶颈。计算方法的引入（如分子对接、定量构效关系QSAR模型）加速了先导化合物发现。基因组数据库与AI技术的结合，使研究者能系统性分析基因-疾病-药物三元关系，推动个性化治疗发展。

Methods Overview
通过文献综述法整合基因组学、DL和CADD在药物发现中的应用案例。重点分析全基因组测序（WGS）、全外显子测序（WES）和转录组学数据在靶点识别中的作用。

DNA microarrays
DNA微阵列通过固定于芯片上的探针同步检测数千基因表达。荧光标记的cDNA与探针杂交后，信号强度反映基因表达水平，适用于大规模药物反应谱分析。

Genomics
WGS和WES技术揭示疾病相关突变，如癌症驱动基因变异。转录组学则通过RNA测序（RNA-seq）捕捉基因表达动态，为靶向疗法提供依据。

AI-Driven Analysis
深度学习模型（如卷积神经网络CNN）可挖掘组学数据中的隐藏模式，预测药物-靶点亲和力。例如，阿尔茨海默病研究中，AI成功识别了Tau蛋白聚集抑制剂。

CADD Implementation
CADD通过分子对接模拟药物与靶标结合，结合药效团模型优化化合物结构。与DL预测结果联用，可快速获得类药性（drug-likeness）评分高的候选分子。

Integrative Framework
基因组学定位靶点→DL预测活性→CADD优化结构的闭环流程，显著提升研发效率。案例显示，该策略将抗糖尿病药物筛选周期缩短60%。

Limitations
数据异质性、算法黑箱问题及计算资源需求仍是主要挑战。例如，基因组数据种族偏差可能导致靶向药物疗效差异。

Future Perspectives
多组学（蛋白组、代谢组）整合、类器官模型验证及量子计算辅助分子模拟，将成为下一代药物发现的核心方向。

Glossary
HTS（高通量测序）：快速测定DNA/RNA序列的技术；SNP（单核苷酸多态性）：个体间DNA单碱基差异；QSAR（定量构效关系）：化学结构与生物活性的数学模型。