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深度学习在药物研发中的研究进展
被引量:
1
1
作者
廖俊
徐洁洁
+2 位作者
皮志鹏
窦
智
扬
尚靖
《药学进展》
CAS
2020年第5期387-394,共8页
近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合。深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全性预测以及药物相互作用预测等多个药物研发环节,取得了显著成...
近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合。深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全性预测以及药物相互作用预测等多个药物研发环节,取得了显著成就,提高研发效率的同时降低临床前试验以及临床试验相关的成本和风险。通过总结多种深度学习方法在药物研发各个过程中的具体应用及分析不同深度学习方法在药物研发中的应用特点,阐述了深度学习在药物研发中现存的一些问题并做出展望,以期为进一步研究提供借鉴的思路和方法。
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关键词
深度学习
药物研发
新机制和新靶点
药物相互作用
药物不良反应
原文传递
题名
深度学习在药物研发中的研究进展
被引量:
1
1
作者
廖俊
徐洁洁
皮志鹏
窦
智
扬
尚靖
机构
中国药科大学理学院
中国药科大学中药学院
出处
《药学进展》
CAS
2020年第5期387-394,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.81874331)
双一流创新团队资助项目(No.CPU2018GY19)。
文摘
近年来以深度学习为代表的人工智能技术与医学、药学等多个领域深度融合。深度学习被应用于蛋白质结构与功能预测、药物靶点预测、药物代谢动力学性质预测、药物有效性及安全性预测以及药物相互作用预测等多个药物研发环节,取得了显著成就,提高研发效率的同时降低临床前试验以及临床试验相关的成本和风险。通过总结多种深度学习方法在药物研发各个过程中的具体应用及分析不同深度学习方法在药物研发中的应用特点,阐述了深度学习在药物研发中现存的一些问题并做出展望,以期为进一步研究提供借鉴的思路和方法。
关键词
深度学习
药物研发
新机制和新靶点
药物相互作用
药物不良反应
Keywords
deep learning
drug research and development
new mechanism and new target
drug-drug interaction
adverse drug reaction
分类号
R9-39 [医药卫生—药学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在药物研发中的研究进展
廖俊
徐洁洁
皮志鹏
窦
智
扬
尚靖
《药学进展》
CAS
2020
1
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