本文将简要的概括药物研发的流程，并深入探讨AI在药物研发的第 一步: 靶点发现中的作用，以及它如何为这个过程带来革新。 药物研发的整体流程 药物的研发是一个复杂且耗时的过程，业内一直流传着"三十定律"的说法: 耗时10年，耗资10亿美金，成功率不足10%。因此，如何降低药物研发的金钱 成本、时间成本，提高成功率已然成为了药物研发行业的重中之重。 通常而言，药物的研发包括以下步骤: 靶点发现，候选药物筛选，候选药物 优化 优化，临床前研究，临床实验，以及市场化等步骤 [1]。靶点发现作为整个流程 的第一步，是新药研发中决定成败的一步，成功的靶点识别可以为后续的药物设 计提供方向。不仅能提高新药的研发效率，也能极大地改善患者治疗期间的生活 质量。 药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在靶点识别中的局限性 在AI的第三次浪潮之前，靶点的识别通常依赖多组学实验方法或者计算机辅 助药物设计的方法。多组学方法主要通过对病例组和对照组进行基因组、蛋白质 助药物设计的方法。多组学方法主要通过对病例组和对照组进行基因组、蛋白质 组等组学数据差异性比较，提取出可能致病的基因或蛋白靶点。这一方法通常有 着较高的准确性，但整体策略既费时又费力，且实验结果严重受到生物样本质量 的限制。 计算机辅助的方法主要包括反向对接，结构相似性分析等。这些计算技术能 够一定程度上加速靶点的筛选速度，但同样存在自身的局限性。如反向对接需要 在大量的蛋白质目标中进行对接，这会极大的消耗计算资源和时间。结构相似性

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点都智慧园区整体化解决方案 版权所有：点都软件（上海）有限公司；未经许可，不得抄袭或私自传播本方案，否则视为侵权！ 股权代码： 210450 上海股交所挂牌企业 点都软件（上海）有限公司 点亮都市美好生活，让社区美好生活多一点 01 公司介绍 股权代码： 210450 上海股交所挂牌企业 1.1 公司基本介绍 为住在小区、在园区里办公的人提供智慧化的生活和工作场景。 只有一个目标 打造最具价值的智慧社区平台化公司，让点都成为一个开放性的事 业平台！ 只有一个梦想 点都软件（上海）有限公司成立于 2012 年，上海股权托 管交易中心挂牌企业（股权代码 :210450 ），是专注于智慧政 务、智慧社区、社区新零售一体化的国家高新技术企业及双软 认证企业；通过 ISO9001 质量管理体系认证，拥有“点都”注册 商标和 63 项计算机软件著作权；目前全国拥有 伙伴在线 2.5 点都智慧智慧园区三大板块介绍 全息基础数据 用户画像数据 日常运营数据 人车行为数据 设备运行数据 消费交易数据 系统预测分析 云人脸识别 智能云门禁 智能一卡通 工单管理 租赁管理 仓储管理 财务管理 品质核查 个人事务 资源管理 客户关系 智能办公 管人 营销管理 评价管理 会员积分 点都 PWS 智慧物业系统 点都 IOT 硬件物联系统 点都 COS 园区商城系统

OSD 智能制造生产线的搭建路径与关键点分 析 0 ◆ 数字化固体制剂项目实施后收益 ◆ 数字化固体制剂项目应用场景及分类 ◆ 数字化固体制剂项目建设目标及关键点 数字化固体制剂项目搭建策略 01 02 上 0 3 04 ontent s 工业和信息化部办公厅关于印发《智能制造典型场景参考指引 (2025 年版 ) 》的通知 工信厅通装函〔 2025 〕 155 号 人 化 无纸 化 信息 化 合规 化 项 目 特点 7/47 0 ◆ 数字化固体制剂项目实施后收益 ◆ 数字化固体制剂项目应用场景及分类 ◆ 数字化固体制剂项目建设目标及关键点 数字化固体制剂项目搭建策略 01 J 03 04 AUSTAR ontent s 8/47 智能化生产设备 稳定生产，减少停机频次，提 高生产效率 系统 / 设备技术可靠性 系统 PROFIBUS 等通 用 通讯协议，将工艺设备、 PAT 系 统 ( 预 留 ) 、 MES 系 统、 AGV 调度系统相结合，实 现智能化、 集成化生产运作方式。 数字化固体制剂项目建设目标及关键点 01 03 0 2 $ Q O 项目 执行 策略 9/47 目标 AUSTAR 数字化工厂，目标实现无尘化生产、少人化生产、信息化生产、无纸化生产

， AI 技术正在推动医疗服务向自动化和智能化转变，优化包括预约挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 数据分析技术已较为成熟。这些设备能实时采集用户 的生理数据，经由 AI 分析后提供健康风险预警和建 议，满足了人们日益增长的健康管理需求。例如，智 能手 10 医药创新 · 蛋白质结构预测 · 靶点识别与验证 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 数据质量参差不齐影响诊断 准确性，在复杂病情和多 模态数据融合诊断方面有 提升空间 智能辅助治疗 一些大型医院试点使用相关 AI 辅助治疗系统，但全面推广面临 医生接受度和监管审批等问题 高，医疗科技投资重 点领域 对罕见病、复杂病症治疗建 议能力有限，临床决策需医 生综合判断 个性化精准治疗 部分针对特定疾病的个性化精 准治疗方案开始应用，但尚未 大规模普及 高，精准医疗投资热点 治疗方案的普适性和长期效

选、药物优化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用 都愈发广泛。 在上篇 "AI for 医疗" 的专题文章“AI for 医疗: AI大模型在药物 靶点识别中的应用”中，我们整体描述了药物研发的流程，并介绍了AI 大模型在药物研发的第一步: 靶点识别中的应用。这篇文章，我们将 延续这一路线，介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1] 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 据库中的海量化合物与靶点进行对接，从而依据自由能最小化等方式，计算靶点 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛 能够做到同时保持高精度以及高速的药物筛选。 然而，高质量数据这一前提条件十分的苛刻，简而言之，高质量数据要求具 备两个特征: 1，进行训练的药物或者非药化合物涵盖了大范围的化合物特征空 间，2，药物针对特定靶点的亲和力数据十分准确。如果数据不符合特征1，则 AI方法的泛化性将十分有限，基本无法预测训练数据中没有见过的化合物种类。 如果不符合特征2，AI方法的可信度同样无法保证。 虽然随着药物数据库的发展

主要解决从已知的氨基酸序列，预测相应蛋白质 3D 结构的问 题，为探索生命的起源迈出重要的一步。随着生成式 AI 的出现，业内开始 探索自动根据功能需求设计/优化蛋白质、给定抗原等目标蛋白生成抗体等 蛋白、给定靶点一键生成 Binder 蛋白等功能，为提高药物发现的效率作出 贡献。英伟达于 3 月推出的生物医药大模型云服务 BioNeMo 也包含蛋白质 生成等模型的调用服务。国内关注晶泰科技等最新应用。 资料来源：北京协和医院官网，华泰研究 AI+影像 AI 应 用 场 景 公 司 AI+诊断 AI+制药 医院数据实时处理、临床辅助决策、 临床辅助治疗、临床预警、患者画像 等 靶点确定、先导化合物发现等 计算机视觉、深度学习、大模型 语音识别+自然语言处理、深度学习、 大模型 深度学习、大模型 CT、MR影片诊断等 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 式 AI 在制 药领域的应用。 晶泰科技通过无标记的蛋白质序列数据（约 2.8 亿条）+抗体序列数据训练出的 ProteinGPT 可以一键生成符合要求的蛋白药物，应用案例包括：1）根据给定的靶点一键生成 Binder 蛋白；2）根据指定要求一键生成抗体文库；3）对性质欠佳的抗体进行改造，一键生成优 化后的抗体。 AlphaFold2 生成式AI 蛋白质结构预测：基于氨基酸序列，预测已知基因序

94 5.2 农机作业智能测控 ................................................................. 97 5.3 果树对靶施药 .......................................................................... 101 5.3.1 我国果园施药作业现状 102 5.3.3 靶标探测技术 ..................................................................102 5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 .........................................106 5.4 设施蔬菜水肥一体化 ........................... 影响了智慧农业事业的迅速崛起。 1.2.3 智慧农业的发展前景 智慧农业已成为合理利用农业资源、提高农作物产量和品质、降 低生产成本、改善生态环境及农业可持续发展的前沿性农业科学研究热 点之一。目前，我国农业仍处于由传统农业向现代农业转变的过程中， 与国外智慧农业条件比较，还存在诸多不利因素。例如地形复杂，机械 化和集约化水平不高，信息技术及其装备薄弱，农民素质不高等；此 外，

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