复合预测中的人工智能及其在药物化学中的应用
Lanxin Long1, Rui Li1,2, Jian Zhang1,2,3
1Medicinal Chemistry and Bioinformatics Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200025, China.
人工智能 (AI) 通过提高准确性和多样性来增强药物化学的逆合成预测. 本综述涵盖了人工智能模型,挑战和多步合成的未来方向.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 计算化学计算化学
- 有机合成 有机合成
背景情况:
- 传统的回复合成方法与广的化学空间作斗争.
- 人工智能 (AI) 已经显著提升了回复合成预测.
- 现有的人工智能模型在准确性,多样性和多步合成方面存在局限性.
研究的目的:
- 审查人工智能的最新进展,以预测反合成.
- 总结当前的人工智能技术和代表性模型.
- 提出解决方案,并概述该领域的未来方向.
主要方法:
- 单步人工智能模型的分类 (基于模板,基于半模板,没有模板).
- 分析当前人工智能方法的优势,局限性和挑战.
- 识别多步逆合成方法中的差距.
主要成果:
- 人工智能模型在回复合成预测中提供了更高的准确性和多样性.
- 基于模板,基于半模板和无模板的模型有不同的优缺点.
- 多步复合方法发展不足,缺乏与单步方法的整合.
结论:
- 人工智能正在彻底改变药物化学中的反合成.
- 应对当前的挑战需要进一步研究多步骤方法和模型集成.
- 未来的方向包括开发更强大和多功能的人工智能驱动的回复合成工具.
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