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医科院药物所汪小涧 堆砌化合物数量不能成为科研的KPI AI制药十人谈 创新药时代 (医科院药物所 金晶)

至少有一半以上的新药没有过临床,都不是因为新药本身,更多是因为产品本身的盈利能力和公司的整体战略方向,如果把这一切都归结为科学问题,显然是不太合适的,十年前,很多人认为只要化合物达到一定数量,质量上就一定有所突破,有个数据是,硕士生毕业前要完成30,40个新化合物的合成,博士生的这一标准为60,80个,硕博连读生则为80,100...。
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AI药物研究员跻身Nature子刊:运用专业知识加速药物研发-人工智能

药物发现是一个复杂的、多步骤的过程,涉及到许多化学和生物学子学科的交叉领域。人类药物化学家凭借他们多年积累的专业知识在这个过程中扮演着重要的角色那么,人工智能(AI)能否担任药物化学家在药物发现中扮演的角色呢?答案或许是肯定的。日前,来自诺华生物医学研究所(NIBR)和微软研究院科学智能中心(AI4Science)的研究团队,共同提出了一个机器学习模型,该模型能部分重现职业化学家在工作中积累的集体知识,这类知识通常被称为“化学直觉”。研究小组认为,该方法可以作为分子建模的补充,以提高未来药物研发
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