AI-empowered chemical biology

作者：Lijiang Yang, Yi Qin Gao, Yan Huang, Junlin Yang · 发表于：Scientia Sinica Chimica · 年份：2025 · DOI：10.1360/ssc-2025-0169 · 被引用次数：1 · 研究领域：Genetics, Bioinformatics, and Biomedical Research、Computational Drug Discovery Methods

伴随着算法、算力和数据的融合发展，近年来人工智能（AI）取得了突破性的进展。得益于在化学和生命科学领域的先驱性AI应用探索，AI正在成为化学生物学研究的强有力工具，并展现出整合学科和技术、改变化学生物学研究范式的前景和能力。本文系统回顾了近年来AI在生物成像和谱学解析、生物大分子结构与功能预测、药物发现、精准医学和绿色生物制造五个重要领域的应用，展示了AI对于化学生物学研究的推动作用。最后，也结合当前AI技术本身存在的不足和化学生物学研究的瓶颈，讨论了AI赋能化学生物学领域存在的挑战与未来发展方向。