AI赋能药物研发：《人工智能药物研发》

人工智能（AI）通过自动化、智能化和大数据分析，为各行各业带来了积极的变革，并深刻影响着我们的生活。在药物研发领域，AI的作用日益显著。

AI与药物研发的结合，将推动医药领域的革命性变革，并助力新药研发的突破与创新。近年来，国内学术界和产业界对AI药物设计这一新兴方向充满热情，但同时也面临诸多挑战。

这些挑战包括AI技术的快速发展需要不断学习和适应，以及AI药物设计涉及多学科交叉，需要干湿实验的闭环优化。这一过程可能需要借助AI完成关键步骤，如信息汇聚、数据挖掘、知识提炼和模型构建等。

为了让更多国内科研人员了解AI药物研发的最新进展，我们将Alexander Heifetz编著的《Artificial Intelligence in Drug Design》翻译出版，中文名为《人工智能药物研发》。

《人工智能药物研发》是一本全面介绍AI在药物发现领域应用的专著，共23章，涵盖了AI（特别是机器学习）在药物研发中的主要应用方面。书中不仅探讨了技术原理，还深入剖析了AI在药物研发中的实际应用案例。

李洪林教授在序言中指出，尽管完全通过AI技术发现一个成功上市的药物仍需时日，但AI已成为加速新药研发进程的首选策略。借助不断改进的机器学习和深度学习模型，AI能够推动疾病靶标发现、药物设计及临床试验开展，从而更高效地发现新药。

交叉容易融合难！这一过程需要借助AI完成多个关键步骤，如信息汇聚、数据挖掘、知识提炼和模型构建等。特别是随着生成式大语言模型的出现，构建专注于生物医药的垂域模型成为新的需求，这将增加对跨学科人才的需求。

白仁仁教授和段宏亮教授翻译的《人工智能药物研发》由科学出版社出版，方便国内读者了解AI药物研发技术和行业动态。本书系统介绍了AI、机器学习和深度学习在药物研发中的应用，旨在加速传统药物设计模式的转变。

徐峻教授在序言中回顾了药物发现方法学的历史，指出科学和技术是推动药物发现进步的两大引擎。为了破解药物发现领域的反摩尔定律，研究人员采取了多种措施，如扩大筛选范围、拓展靶点概念和开发生物药物。

发展AI辅助药物发现（AIDD）技术是药物发现领域突破反摩尔定律的最新尝试。Alexander Heifetz主编的《Artificial Intelligence in Drug Design》恰逢其时，其中文版《人工智能药物研发》将有助于推动AIDD在我国的应用与发展。

《人工智能药物研发》不仅可作为AIDD的入门指南，还可作为科学技术工作者的工具书，对从事药物研发的机构和企业具有重要参考价值。

原著作者在序言中提到，新药设计是一项复杂的工程，涉及实验数据分析和分子建模技术。人工智能和机器学习的应用有望彻底改变药物研发的周期，加速设计进程并降低成本。

过去几年间，人工智能和机器学习从理论研究转向实际应用，得益于图形处理单元的可用性和深度学习算法的进步，AI助力药物研发迎来了爆发式发展。这些技术可应用于药物设计的多个方面。

本书概述了AI、机器学习和深度学习在药物设计中的最新进展，讨论了其应用范围和对生产力的影响。系统介绍将帮助科研人员掌握现有技术，应对挑战，理解新方向。

本书主译白仁仁，药物化学博士，杭州师范大学药学院药物化学教研室主任，中国翻译协会专家会员，博士毕业于中国药科大学，主要从事抗皮肤病、抗炎候选药物研发及AI助力的新药发现研究。

本书主审段宏亮，药物化学博士，人工智能制药方向教授，博士毕业于中国科学院上海药物研究所，并于美国获得人工智能硕士学位，是国内少数兼具药学和人工智能双学位背景的人工智能制药专家。

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本书翻译团队阵容强大，译者来自杭州师范大学、浙江工业大学、上海智药邦科技发展有限公司、杭州生奥信息技术有限公司、浙江树人学院和之江实验室等多位中青年专家，他们是药物研发一线的骨干力量！

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《人工智能药物研发》

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