文献类型：期刊文章

作　　者：刘琦[1]

LIU Qi(Department of Bioinformatics,School of Life Science and Technology,the Tenth People’s Hospital,Tongji University,Shanghai 200092,China)

机构地区：[1]同济大学附属第十人民医院,同济大学生命科学与技术学院生物信息学系,上海200092

出　　处：《第二军医大学学报》

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：8

起止页码：869-872

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EMBASE、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：新药研发是一个系统工程,周期长、成功率低。传统药物研发在于发现疾病相关的有效靶点,借助各种技术进行小分子(或大分子)的筛选与设计。人工智能技术在医学多个领域已取得显著进展,其在新药研发领域能整合大量高通量组学数据、网络药理学数据和图像等高维表型数据,进行有效靶点的筛选和药物设计,节省药物研发成本,缩短药物研发时间。本文探讨了在新一代人工智能技术驱动下的药物发现过程,旨在为新药研发提供参考。

关 键 词：人工智能 新药 药物研发 靶点 表型

分 类 号：R9[药学类]