北京理工大学刘滨团队：药物研发中的AI，全景分析与四大关键任务

本文由北京理工大学刘滨团队和俄罗斯莫斯科国立大学Alexey K. SHAYTAN合作发表，系统综述了人工智能在药物研发中的应用。研究背景指出传统药物研发周期长、成本高、成功率低，而人工智能技术如深度学习、图神经网络和生成模型等正在重构药物研发流程。研究目的是全面总结人工智能在药物反应预测、药物组合设计、药物重定位和药物分子生成四大关键任务中的应用，并构建技术图谱与知识体系。结论指出人工智能在药物研发中展现出巨大潜力，未来在整合多模态数据、增强模型可解释性等方面仍面临挑战，但将推动药物研发向高效、智能、精准方向发展。