人工智能预测药物-靶标相互作用研究进展  

作　　者：卓素珍 

机构地区：[1]杭州青玥医药科技有限公司,浙江杭州320012

出　　处：《中国科技期刊数据库 医药》2022年第5期158-161,共4页

摘　　要：药物研发过程耗时长、成本高且伴随一定的盲目性。通常新药从研发到上市需要10~15年。通过建立人工智能技术与虚拟-实体筛选平台结合的原创药物发现体系,将药物分子设计、天然产物化学、药物化学、结构生物学、药物筛选与药理研究能力整合起来,加快原创药物发现的进程。通过计算机模拟手段进行分子对接、药物筛选、先导物的优化、定量构效关系和药效团模型等药物设计方法,揭示药物与受体靶标的作用机制,探索药物靶点的空间结构,最终目标是设计具有能选择性地与某一靶标结合的分子;并探测小分子与受体大分子靶点的作用机制,判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点,提出改善药物的药效学和动力学性质的方案,根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物,并根据药效、选择性、ADME等其他条件对化合物进行筛选。经过多轮筛选,最终确定可用于进行临床研究的候选药物。人工智能的使用大大加速药物研发的过程,并对新药的有效性和安全性进行预测。

关 键 词：药物-靶标相互作用 药靶组学 药物开发 人工智能 药物筛选 

分 类 号：R911[医药卫生—药学]