人工智能新药研发(AIDD)
是指在原研药与创新药研发过程中的相关应用场景下引入人工智能技术，以达到短时、低成本开发新药的目的。人工智能辅助药物设计与传统计算机辅助药物设计相比，两者在基础要素、推导方式等方面均有差异，人工智能可以间接应用于传统计算机辅助药物设计，助其发展。
目前，人工智能新药研发行业正处于起步期，传统药物开发模式正在从最开始的完全人工到使用传统CADD
(计算机辅助药物设计)
进行辅助，最终完成从传统CADD方法到人工智能与传统CADD相融合的转变。
我国在政策上给予人工智能新药研发产业极大的支持
，《“十四五”医药工业发展规划》和《“十四五”生物经济发展规划》都鼓励相关产业以信息技术赋能医药研发，利用人工智能、云计算、大数据等技术积极研发与监管新药。
过去几年里，人工智能在生物医药领域的应用取得了长足的进步。2020年，AlphaFold 2在蛋白质结构预测领域取得重大突破后，人工智能辅助药物设计领域进展迅速。2024年5月，DeepMind开发的AlphaFold 3惊艳了整个生物圈和AI圈，AlphaFold 3能够根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，解决了生物学中一个长期存在的难题。这一突破对生物医学研究、疾病认识
（如在COVID-19大流行期间对蛋白质结构的认识）
和生物技术具有深远影响。
在大型制药公司，人工智能已经被嵌入几乎所有的药物开发流程中，支持更好更快的数据驱动的决策；以人工智能为技术核心的生物技术公司数量激增，持续获得资本支持；领先的IT和人工智能公司正在以算法为突破口，积极开拓生物医药领域的新应用场景。此外，包括大型语言模型在内的一系列新技术方法受到广泛关注，有望在业内得到广泛采用。一个IT和BT深度融合的产业形态就在眼前。
在2024年6月20-21日的“2024人工智能与生物医药生态大会”上，中国科学院院士
陈凯
先
指出，
利用人工智能技术推动医药产业的高质量、可持续发展，是未来科技创新发展的大趋势
。
这不仅需要当前领域内领军人物的不断努力，同时也需要更多交叉学科背景的青年才俊成长起来，以推动此领域的不断发展。
当下，在人工智能深入推进并与药物研发融合的浪潮中，多学科交叉的复合型人才培养是重中之重，而国内外人工智能与药物设计交叉融合图书缺乏是不争的事实。你是否在人工智能深入推进并与药物研发融合的浪潮中偶感无力和茫然？发觉市场上始终缺少了交叉融合国内外人工智能与药物设计的图书。
目前，“人工智能辅助医药研发”已成为药企的研发新策略，基于人工智能的新药研发被业界认为是最具变革意义的研究技术。然而，人工智能在医药研发领域的应用，要融合人工智能、医药研发等多个领域的专家知识，这也让初涉该领域的从业人员难以找到合适的参考资料。
据此，
《人工智能辅助药物设计》
聚焦人工智能技术在医药研发领域的应用，全面地介绍了新药研发过程中的人工智能方法，通过阐释人工智能、生物医药专业知识，解读“人工智能辅助药物研发”新策略，帮助读者掌握人工智能基本方法，搭建实用药物设计环境。
本书作为实战类图书，具备以下几个显著特点：
· 核心概念明晰
· 设计原理常用
· 实例讲解丰富
· 配套代码详细
本书作者
常珊、谢良旭
，在江苏理工学院生物信息与医药工程研究所一直从事人工智能辅助医药研发方向的科研工作，在小分子药物、多肽疫苗等研发方面积累了大量技术经验，所开发的药物筛选平台得到国内外上万次访问，开发的蛋白-蛋白对接方法在国际CASP-CAPRI比赛中多次名列前茅，并在业内权威期刊上发表过相关论文，受到了国内外同行的好评。经过多年积累，他们基于对该领域发展的一些思考和培养学生以及知识分享的需求，进而编写了这本书。
本书比较全面地介绍了新药研发过程中应用到的人工智能方法，以及人工智能在靶标的确定、苗头化合物的筛选、先导化合物优化等新药研发流程中的应用场景,对相关从业人员、高等院校相关专业的学生有很好的参考价值。
本书除了介绍药物设计中可以使用的人工智能知识，还介绍了常用数据库
（药物数据库、蛋白质数据和药物-靶点数据库）
，给出了分子对接、药物分子性质预测、分子从头生成、蛋白质结构预测、蛋白质-分子结合的深度学习预测等内容，非常适合想了解人工智能辅助药物研发的从业人员、高等院校医工交叉学科的学生，对人工智能辅助医药研发感兴趣的药物研发人员、程序员参考。
AAAS Fellow、APS Fellow、美国密苏里大学教授
邹晓勤
在推荐本书时表示，
在创新药物研发过程中，人工智能方法发挥的作用越来越重要。
通过挖掘大数据背后的潜在规律，可以提高对药物分子调控途径、靶点蛋白结构预测、药物与靶点分子的相互作用、设计优化候选药物等，加速药物分子的开发过程。这本书比较全面地介绍了新药研发过程中应用到的人工智能方法，以及人工智能在靶标的确定、苗头化合物的筛选、先导化合物的优化等新药研发流程中应用场景。
上海交通大学医学院药物化学与生物信息学中心主任
张健
在推荐此书时说道，人工智能辅助药物设计领域涉及生物学、药学、计算机科学、大数据等多个学科，对从业者的要求非常高，当前国内图书中，该领域还未有较好的参考书，虽有多个版本的计算机辅助药物设计和人工智能的图书，但融合交叉学科的人工智能辅助药物设计的图书并不多，这本书及时填补了该领域图书的缺口。
医药研发是一个数据密集型的研究领域。人工智能作为一种可以处理大数据、挖掘复杂作用规律的新兴技术，在医药研发领域取得了突破性的进展。
人工智能在医药研发领域的应用可以追溯到1964 年 Hansch 提出的药物定量构效关系，该构效关系如今已广泛应用于药物靶点发现、化合物筛选、药物靶标作用网络、先导化合物优化、可成药性分析、多肽设计等各个新药研发环节。
“人工智能辅助医药研发”现已成为药企的研发新策略，基于人工智能的新药研发被业界认为是最具变革意义的研究技术。
这本书基于人工智能在医药研发领域应用需要融合人工智能、医药研发等多个领域的专家知识这样的需求，为初涉该领域的从业人员提供了合适的参考资料。
随着人工智能与药物设计技术的不断融合，药物开发将会更加快速、高效、低耗。人工智能技术的进步将进一步推进药物靶标发现、合理药物设计、药物再利用等研究领域的持续创新发展。
《人工智能辅助药物设计》
融合了人工智能、医药研发等多个领域的专家知识，希望能助力交叉学科人才培养，进而推动人工智能新药研发产业的快速发展。
