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AI发挥降本增效的作用之处在于临床前的研发环节。其主要原因在于药物发现环节可提供技术附加值多。其中虚拟筛 选或是最为重要的AI应用,可快速从上百万化合物中通过计算的方式筛选出少量更具有潜在活性的化合物,极大地降 低了真实试验中所需要投入的化合物的数量, 进入临床前阶段后,通过ADMET预测等方式来协助研究优化分子降低 失败风险,从而有效缩短了研发周期同时大大降低了研发成本。此外,AI主要的应用场景还包括靶点发现与验证(研 发最早期,利用LLM等方式实现大范围的靶点搜寻)和分子生成(有望产生不存在的新分子)等。

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