人工智能药物研发实战指南：运用类AlphaFold模型进行筛选与优化

人工智能药物研发实战指南：运用类AlphaFold模型进行筛选与优化

ISBN：9781633437661

出版社：Manning

到货周期：10-12周

内容简介

在AI技术全面革新生命科学领域的今天，药物开发正从传统随机尝试迈向数据驱动的全新阶段。亚马逊研究专家Noah Flynn所著的这本实战手册，正是这一变革中的实用导航图。作品系统性地阐述了如何借助尖端机器学习手段，从零打造现代AI药物筛选流程，为加速新药问世提供了可操作的工程策略。

作为一本注重实践的指导书，本书超越了AI概念的表面介绍，直击药物研发的实际难题。作者依托其在AbbVie和Merck等全球药企的丰富经历，将传统机器学习、深度学习、生成式AI及大语言模型等先进技术，灵活应用于药物筛选与改进的具体场景。通过搭建完整虚拟筛选系统评估抗疟疾化合物、重现HIV药物设计的最新技术，以及运用深度生成模型优化新型药物等实例，清晰展现了AI技术的实用转化。

在技术实施方面，本书凸显了强烈的工程实践导向。作者逐步引导读者利用RDKit处理分子数据、通过PyTorch构建药物发现架构，并深度解读了诺贝尔奖获得者Demis Hassabis团队研发的AlphaFold系统。读者将有机会深入剖析AlphaFold的完整实现，并探究Nvidia BioNeMo等行业级工具，从而领悟蛋白质折叠与分子作用背后的关键算法原理。

总体而言，这部作品既是计算生物学与人工智能融合领域的技术精华，也是当代制药工程师的实操宝典。它巧妙地将高深的AI算法与现实的医疗挑战（如癌症、自身免疫病等）紧密联结，助力科研人员在保持科学准确性的基础上，充分激发人工智能在药物发现中的效率潜力，加快推动惠及人类的创新疗法问世。