化学信息学十五年发展里程碑：从理论突破到跨学科融合的创新之路

本期特辑《化学信息学里程碑》由Karina Martinez-Mayorga和José L. Medina-Franco领衔，聚焦化学信息学（cheminformatics）15年来的变革性进展。研究者通过整合QSAR（定量构效关系）、AI/ML（人工智能/机器学习）等关键技术，解决了化学数据库标准化、模型验证策略优化等核心问题，提出透明化协作与跨学科融合的未来方向，为药物设计、材料科学等领域提供方法论支撑。该成果发表于《Journal of Cheminformatics》，彰显了化学信息学从工具学科向基础学科的跨越。

　　

化学信息学作为连接计算科学与实验科学的桥梁，在过去十五年里经历了从边缘到主流的蜕变。随着药物研发复杂度提升和化学数据爆炸式增长，传统方法在化学空间探索、模型可解释性等方面面临严峻挑战。墨西哥国立自治大学（Universidad Nacional Autónoma de México）的研究团队Karina Martinez-Mayorga和José L. Medina-Franco通过组织《Journal of Cheminformatics》15周年特刊，系统梳理了该领域的突破性进展。

研究团队汇集了Bajorath、Willett等国际权威学者的观点，采用多维度分析方法：在技术层面，通过批判性评估QSAR模型验证策略，提出任务特异性的精度优化方案；在数据架构方面，建立基于化学空间（chemical space）理论的统一框架，实现分子多样性的可视化挖掘；结合AI/ML算法革新虚拟筛选流程，显著提升新化学实体（NCE）设计效率。

研究结果显示三大核心突破：1）方法论层面，Tropsha团队开发的动态验证策略使QSAR模型误差率降低30%；2）基础设施领域，Williams提出的三支柱原则（数据开放访问、标准化存储、完整性校验）被采纳为国际数据库建设新标准；3）教育体系中，Varnek设计的跨学科课程体系已在全球20所高校推广。

该研究的里程碑意义在于：首次明确化学信息学从工具性技术向基础学科的转型路径，通过AI可解释性（XAI）技术与生物信息学、材料科学的交叉融合，为解决药物重定位（drug repurposing）等难题提供新范式。正如编者在结论中指出，这种"计算-实验-教育"三位一体的发展模式，将持续推动化学研究从经验驱动向数据驱动的范式革命。