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药物研发是一个多环节并重、多任务优化的复杂问题集合，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在药物发现领域的应用伴随真实数据的积累和研究方法的优化不断成熟。只有明确AI在药物发现各环节中的发力点和解决关键问题的方式方法，才能真正展现出AI药物发现研发模式的价值所在。

yl23455永利结合自身在AI药物发现领域的多年实践，根据AI技术在药物发现多环节、多研发场景以及对新型药物型式的最新研发工具及项目经验，总结了《人工智能药物研发技术指南》，旨在向药物研发行业传递分享AI技术的应用方法和案例实践，推动前沿技术在药物研发领域的落地与应用。

内容概览

本手册重点以经典小分子药物发现工作流程为脉络，阐述人工智能技术在临床前药物研究阶段诸多研发场景下，对关键性指标的解决方法和实现最优解的方法，包括：

• 全新靶点的结构解析及动态模拟；

• 高效获得全新骨架的苗头化合物；

• 成药性关键指标优化；

• 化合物可合成性评估及物理性质预测

与此同时，人工智能也在多种新型药物形式发现的实践中得到有效地融合拓展，包括：

•         AI融合的DNA编码化合物库（DEL）筛选技术；

•         AI技术赋能靶向蛋白水解类药物（PROTAC）发现；

•         AI与抗体药物发现技术的融合；

手册看点

1. 计算平台数据展示，令AI药物发现过程看得见、可解释；

2. 延展阅读，扫描二维码进入相关报道原文或直播课程；

3. 结合实际研发案例及数据展示；

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