药物发现 AI

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药物发现 AI 药物发现（drug discovery）是 AI 改造最深的产业之一——从数千万个候选化合物里找到既能结合致病靶点、又足够安全的小分子，传统流程动辄十年、耗资数十亿美元，而 AI 正在每个环节上压缩时间与成本。本节内容正在撰写中，敬请期待。本节将涵盖：分子表示（molecular representation）：从 SMILES 串到分子图、3D 构象，如何让神经网络"读懂"一个分子虚拟筛选（virtual screening）：在超大化合物库中快速检索潜在命中物，docking 与打分函数结合亲和力预测（binding affinity prediction）：预测分子与靶点蛋白的结合强度，基于结构和无结构的两类方法生成式分子设计：用

药物发现 AI

药物发现（drug discovery）是 AI 改造最深的产业之一——从数千万个候选化合物里找到既能结合致病靶点、又足够安全的小分子，传统流程动辄十年、耗资数十亿美元，而 AI 正在每个环节上压缩时间与成本。

本节内容正在撰写中，敬请期待。本节将涵盖：

分子表示（molecular representation）：从 SMILES 串到分子图、3D 构象，如何让神经网络"读懂"一个分子
虚拟筛选（virtual screening）：在超大化合物库中快速检索潜在命中物，docking 与打分函数
结合亲和力预测（binding affinity prediction）：预测分子与靶点蛋白的结合强度，基于结构和无结构的两类方法
生成式分子设计：用 VAE、GAN、扩散模型从头设计满足多种约束的新分子
ADMET 与安全性：从"能结合"到"能成药"，吸收、代谢、毒性等多目标优化