AI驱动的新药靶点活性化合物发现：突破传统瓶颈与未靶向蛋白的探索

为突破传统方法在活性化合物发现中的效率与准确性瓶颈，研究人员聚焦AI驱动技术，通过高精度蛋白质结构预测、分子对接优化及多模态数据整合，实现了对新型靶点和"不可成药"蛋白的高效探索。该研究为下一代创新疗法的开发提供了重要方法论支撑，尤其推动了表型药物发现(PDD)和蛋白降解剂的发展。

　　

人工智能(AI)技术正在彻底革新活性化合物的发现范式。针对传统方法难以攻克的新型药物靶点，AI通过高精度蛋白质结构预测算法实现了靶点结构的精准感知，结合增强的分子对接技术显著提升了化合物筛选效率。在配体探索层面，AI通过跨生物-化学空间的数据迁移技术，充分挖掘有限活性数据的价值。更引人注目的是，AI通过整合多组学数据解析复杂生物系统，推动表型药物发现(Phenotypic Drug Discovery, PDD)取得突破性进展。面对传统"不可成药"靶点的挑战，AI辅助设计的蛋白降解剂(Protein Degraders)开辟了全新治疗途径。这些技术突破为创新药物研发提供了前所未有的方法论支持。