深度学习药物发现综述

最近，以人工智能(ai)为基础的新药开发大幅缩短了新药开发的时间和成本，因此备受关注。随着深度学习(DL)技术的进步和药物相关数据的增长，许多基于深度学习的方法正在药物开发过程的所有步骤中出现。尤其值得一提的是，药物化学家面临着选择和设计潜在药物以进行临床前试验的重大问题。两个主要的挑战是预测药物和可药物靶点之间的相互作用，以及生成适合感兴趣靶点的新分子结构。因此，我们回顾了近年来深度学习在药物-靶点相互作用(DTI)预测和药物从头设计方面的应用。此外，我们还介绍了各种药物和蛋白质表示、DL模型以及用于模型训练和测试的常用基准数据集或工具的全面总结。最后，我们提出了未来基于dl的DTI预测和从头设计药物的剩余挑战。

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