药物设计的综述

深度学习技术在药物设计领域展现出巨大潜力，特别是在从头药物设计中。以下是对相关综述的总结：

1. 深度学习在药物设计中的应用：深度学习（DL）技术被广泛应用于分子表征、评估指标、分子生成等方面，推动了药物设计的发展12。
2. 基于结构的药物设计（SBDD）：SBDD利用配体和受体蛋白结构信息进行药物设计，尤其在精神疾病治疗中显示出其重要性34。
3. 药物设计流程中的深度学习算法：深度学习算法在药物靶标发现、分子生成、基于配体的药物设计和SBDD等关键环节中发挥着重要作用5。
4. 分子生成模型：分子生成模型，特别是基于图的生成模型，为从头药物设计提供了新的策略和架构67。
5. 人工智能在新药研发中的应用：AI技术不仅在药物设计中发挥作用，还涵盖了化学合成、药物再利用、多重药理学和药物筛选等多个方面8。
6. 全新药物结构设计中的AI算法：AI算法在全新药物结构设计中的应用进展显著，涉及不同的分子表征形式和神经网络架构9。

这些综述为我们提供了深度学习和人工智能在药物设计领域应用的全面视角，展示了其在提高药物研发效率和成功率方面的潜力。