我校中医药创新研究院/交叉学科研究院本草基因组学团队于2023年2月18日在《Molecular Therapy-Nucleic Acids》（中科院一区，TOP期刊）在线发表了题为“Artificial Intelligence for Drug Discovery: Resources, Methods, and Applications”的文章。我校陈伟教授为第一作者和共同通讯作者，陈士林首席教授为共同通讯作者，张三印教授为共同作者。

药物是预防或治疗疾病的物质，对于保证人类健康具有重要作用。然而，一种新药的研发通常需要近26亿美元的资金投入和近14年的时间投入。因此，有必要开发新方法以降低药物研发成本、提高药物研发效率。高性能计算机算力的不断增强和海量生物数据的产生，推动了人工智能技术(AI)在药物研发领域的应用，提高了药物发现效率、缩短开发进程。

该论文针对AI在药物发现领域应用问题，介绍了药物研发中广泛使用的数据资源、AI模型可读的分子编码方法和常用的AI算法；论述了AI在药物研发中的典型应用，包括预测药物毒性、药物从头设计、药物靶点结构预测、药物-靶点相互作用预测、药物协同/拮抗预测等；总结了AI及其新生工具ChatGPT在药物研发中面临的挑战和解决方案。

该论文研究得到了四川省自然科学基金（2023NSFSC0683）和国家中医药管理局中医药创新团队及人才支持计划项目（ZYYCXTD-D-202209）的支持。

    原文链接：https://doi.org/10.1016/j.omtn.2023.02.019