AI药物发现现状与前景评估

本文回顾了AI在药物发现领域的应用现状，指出尽管AI在靶点识别、分子生成和预测方面取得进展，但尚未带来革命性突破。文章分析了当前AI药物发现的主要挑战，包括数据质量、实验验证瓶颈和临床转化率低等问题，并探讨了未来发展方向，如结合多组学数据和更紧密的实验室闭环。作者认为，AI在药物发现中应定位为辅助工具，而非替代传统方法，其真正价值需通过更多临床成功案例来验证。