计算机辅助药物设计的当前观点和趋势:一篇综述和文献计量分析分析
Zhenhui Wu1,2,3, Shupeng Chen2, Yihao Wang3
1School of Pharmacy, Jiangxi University of Chinese Medicine.
图书统计分析揭示了计算机辅助药物设计 (CADD) 的关键趋势. 这项研究确定了有影响力的作者,并强调了人工智能辅助的药物设计作为加速新药发现的未来重点.
科学领域:
- 药理学和化学信息学
- 药物发现和开发 药物发现和开发
背景情况:
- 计算机辅助药物设计 (CADD) 是现代药物开发的组成部分,有助于分析联体受体相互作用.
- 了解CADD研究的不断变化的格局对于推进药物发现管道至关重要.
研究的目的:
- 执行计算机辅助药物设计 (CADD) 文献的文献分析.
- 确定CADD领域的边界,热点和有影响力的贡献者.
主要方法:
- 从2000年到2023年7月的出版物的系统审查,遵守PRISMA指南.
- 从科学网络核心集合中分析文献,使用文献计量工具 (VOSviewer,CiteSpace).
- 评估出版趋势,地理分布,主要机构,期刊和有影响力的作者.
主要成果:
- 分析了2031个出版物,来自99个国家的贡献,由美国和中国领导.
- 麦克凯雷尔被认为是最有影响力的作家.
- 医学化学杂志获得了最多的引用,而化学信息和建模杂志发表了最多的文章.
结论:
- 图书统计分析确定了关键作者,并突出了在CADD中的积极的国际和机构合作.
- 包括分子对接和虚拟查在内的CADD技术显著提高了药物发现效率.
- 人工智能辅助药物设计正在成为未来CADD研发的关键领域.
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