重访重大挑战:计算机辅助药物设计前沿的已行之路与未来方向
本文系统回顾了计算机辅助药物设计(CADD)领域过去五年的发展历程,重新审视了化学与生物空间扩展、方法学创新、科学数据共享及教育培训等核心挑战。作者指出,尽管人工智能推动了超大规模化学库构建和深度对接等技术突破,但合成可行性、数据质量、可重复性及术语滥用等问题仍是关键瓶颈。文章强调需平衡传统方法与新兴技术,加强跨学科协作,并通过严谨教育培养批判性思维,以应对超越传统"类药五规则"的新型药物开发需求,最终推动计算工具在药物研发全流程中发挥更可靠的作用。

