近期人工智能在药物设计中的应用深度综述

Yi Zhang

近期人工智能在药物设计中的应用深度综述

定量方法 2021-10-13 v1 人工智能机器学习

作者: Yi Zhang

摘要

作为在广阔化学空间中导航的一种有前景的工具，人工智能(AI)被应用于药物设计。从2017年到2021年，若干近期AI模型(即图神经网络(GNN)、循环神经网络(RNN)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、流模型与强化学习(RL))在药物设计中的应用数量显著增加。已有许多相关文献综述，然而它们均未对近期AI模型在药物设计中的诸多应用提供深入总结。为补充现有文献，本综述涵盖了前述AI模型的理论发展，以及42个近期AI在药物设计中应用的详细总结。具体而言，其中13个利用GNN进行分子性质预测，29个使用RL和/或深度生成模型进行分子生成与优化。在大多数情况下，总结的重点是模型、其变体以及针对药物设计中特定任务的改进。此外，另有60个AI在分子生成与优化中的应用在表格中简要总结。最后，本综述对这些丰富应用进行了整体性讨论，从而使基于AI的药物设计中的任务、潜在解决方案与挑战变得清晰。

关键词

人工智能药物设计图神经网络强化学习深度生成模型分子性质预测分子生成与优化

引用

@article{arxiv.2110.05478,
  title  = {An In-depth Summary of Recent Artificial Intelligence Applications in Drug Design},
  author = {Yi Zhang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05478},
  year   = {2021}
}

备注

26 pages, 6 figures, 3 tables, 253 references

近期人工智能在药物设计中的应用深度综述

摘要

关键词

引用

备注

相关论文