传统药物研发耗时长（平均12年）、成本高（超28亿美元），且失败率高。生成式人工智能（Generative AI）通过加速分子设计、优化药效与安全性，正在改变这一局面。例如，AI模型能在21天内发现针对纤维化相关激酶的抑制剂，效率远超传统方法（图1）。
生成式AI的核心技术
1. 分子生成模型
变分自编码器（VAE）：通过压缩分子结构到潜在空间，再解码生成新分子。例如，ChemVAE能生成具有特定溶解度或活性的化合物。 生成对抗网络（GAN）：生成器与判别器对抗训练，提升分子真实性。如ORGAN模型成功生成针对COVID-19蛋白酶抑制剂。 图神经网络（GNN）：直接处理分子图结构，适用于蛋白质相互作用预测（图2d）。
2. 优化技术
强化学习（RL）：通过反馈机制优化分子属性。例如，DrugEx模型设计出针对腺苷A2A受体的高效拮抗剂。 迁移学习（Transfer Learning）：利用预训练模型加速特定任务学习，如从通用分子库迁移到抗癌药物设计。
成功案例与临床进展
案例1：COVID-19药物设计
Insilico Medicine利用GAN生成针对SARS-CoV-2主蛋白酶（Mpro）的候选分子，通过虚拟筛选获得40个潜在化合物（图3）。 Bung团队通过RNN模型优化QED和合成可行性，筛选出31个具有高结合力的候选药物。
案例2：JAK1激酶抑制剂
GraphGMVAE模型生成具有新颖骨架的分子，其中一种化合物在体外实验中显示出5.0 nM的高活性（图4），验证了AI设计的可行性。
挑战与解决方案
1. 数据瓶颈
问题：高质量生物活性数据稀缺，公共数据库（如ChEMBL）覆盖有限。 对策：联邦学习（Federated Learning）实现跨机构数据协作，如MELLODDY项目联合10家药企共享加密数据。
2. 模型可解释性
问题：黑箱模型难以理解分子生成逻辑。 对策：可解释AI（XAI）技术揭示关键分子特征，例如毒性基团识别。
3. 合成可行性
问题：AI生成分子可能难以合成。 对策：集成合成路线预测工具（如RetroSyn），提前评估合成难度。
未来展望
跨学科合作：建立类似ImageNet的分子数据库，推动标准化评估。 临床验证：目前已有15款AI设计药物进入临床试验（表5），如Exscientia的DSP-1181（治疗强迫症）和Insilico的ISM001-055（抗纤维化）。 技术融合：结合量子计算与AI，探索更大化学空间。
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