Drug Discov Today｜人工智能技术革新蛋白质与核酸研究：从靶点识别到个性化医疗的范式转变

本文综述了人工智能（AI）与机器学习（ML）在蛋白质与核酸研究中的技术突破及其对药物研发的变革性影响。背景方面，传统的蛋白质结构解析方法如X射线晶体学和核磁共振面临成本与效率的双重挑战，而AI技术如AlphaFold通过氨基酸序列即可预测蛋白质三维结构，显著提升了研究效率。研究目的方面，AI技术在靶点识别、分子设计、基因组编辑及个性化医疗等领域开辟了全新路径，例如DDMut-PPI模型预测突变对蛋白质互作的影响，以及CRISPR/Cas9系统与AI的协同应用实现DNA序列的精准修饰。结论方面，AI与生物信息学的深度融合正在重塑药物研发范式，但同时也面临数据质量与伦理规范等挑战，未来需构建可解释AI模型与全球伦理框架，推动生物医药从基础研究到临床应用的范式变革。