新药的开发是一个复杂且风险高的过程，需要科学发现、技术创新和临床专业知识的结合。传统上，药物开发因效率低下而受阻，包括漫长的时间表、高昂的成本和高弃用率。本文综述了正在改变药物开发流程的最新创新，从分子靶点的识别和验证到临床试验的最终阶段。关键进展包括人工智能（AI）和机器学习的整合，这些技术已经彻底改变了靶点识别和药物发现，使药物效能、安全性和代谢的预测变得更快、更准确。此外，高通量筛选（HTS）、基于片段的药物设计（FBDD）以及先进的化学工程方法的应用优化了发现和合成阶段，提高了可扩展性、可持续性和成本效益。由AI驱动的工具如AlphaFold也加速了蛋白质结构预测和治疗设计。将AI整合到药物发现和临床试验设计中具有重大潜力，促进了个性化医学的转变，提高了治疗的精准性。尽管数据标准化和算法验证等挑战仍存在，但这些技术的不断演变预计将减少药物开发周期、降低成本，并更快地将有效疗法推向市场。本文强调了这些创新重塑药物开发未来的潜力，以满足以前未满足的医疗需求。 DOI :https://doi.org/10.52783/pst.1355
Abid Ali（周二）研究了这个问题。