解读AI在制药行业的应用

一如的既往

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　　药物靶点发现：通过学习海量数据库和组学数据，速识别潜在的药物靶点。
　　
　　蛋白结构预测：利用AI技术预测蛋白质结构，结合理化性质预测蛋白质功能。
　　
　　候选分子发现：通过分子对接技术进行高通量虚拟筛选，预测和评估大量药物候选分子。
　　
　　药物代谢预测：评估药物的吸收、分布、代谢、排和性（ADMET）参数，加速药物研发早期活性分子的理解。
　　
　　应用场景：
　　
　　抗肿瘤药物研发：加速抗肿瘤药物的研发进程，为患者带来更多治疗希望。
　　
　　罕见病药物发现：发现针对罕见病的新型靶点，为缺乏有效药物的疾病提供解决方案。
　　
　　药物制剂化：通过模拟和化药物释放动力学，提高药物的生物利用度和疗效。