隨著生物醫學數據從組學時代進入到多維度大數據時代，藥物發現領域同樣不可避免地向數據密集型進行深刻變革。依靠著對海量數據得天獨厚的優勢，AI技術與算法加速并提高了藥物發現的過程與準確性，并在藥物發現的應用場景中占比越來越大。因此，AI與藥物發現領域的深度融合已是大勢所趨，未來將發揮更廣闊的潛在價值。

　　此外，隨著AI算法與算力迭代的效率逐漸提高，其在交叉學科中的應用同樣前景廣闊，例如智慧醫療、物聯網、材料、消費、環境領域等;可以相信，AI將在眾多交叉學科呈多樣化發展趨勢，并對前沿聚焦領域產生積極推動作用!深度學習幾乎顛覆了每一個研究領域，包括那些對藥物發現有直接重要性的領域，如藥物化學和藥理學，CADD應用中的DL已經取得了重大進展，如虛擬篩選、新藥設計、吸收、分布、代謝、排泄和毒性 (ADMET) 特性預測等等。

　　CRISPR-Cas9基因編輯：基因編輯是指通過改變生物體基因組中的DNA序列，來修改和調控特定基因的表達或功能。CRISPR-Cas9基因編輯技術是一種廣泛應用的基因編輯方法，它利用CRISPR(簇間重復短回文序列)和Cas9(CRISPR相關的蛋白質9)酶的系統來實現精確的基因組編輯。基因編輯的應用場景十分廣泛。在農業領域，基因編輯可以提高作物的耐逆性、產量和品質，為解決全球食品安全和農業可持續性問題提供新途徑。在醫學領域，基因編輯帶來了治愈遺傳性疾病的希望，為罕見病提供了新的治療手段。此外，基因編輯還可用于探索疾病發生機制、開發新藥物以及研究動植物生理學。這項技術也被《麻省理工學院技術評論》雜志評選為2023年十大突破性技術之一。

　　下面是近兩年在頂刊發表的部分研究方向

　　Nature Protocols | 基于機器學習和并行計算的代謝組學數據處理新方法

　　Nature| 基于機器學習的血清代謝組學開發生物標志物用早期肺腺癌篩查

　　Nature Biotechnology自動化和機器學習的高通量微生物培養組學分離微生物組

　　Cancer Cell | 基于多模態深度學習的泛癌組織學-基因組學整合分析

　　Science Advances|利用深度學習發現癌癥中的新基因突變

　　Nature|腫瘤微環境的多組學機器學習預測乳腺癌治療反應

　　Nature|肺癌和轉移瘤中的基因組-轉錄組進化

　　Nature Methods | 用深度多任務神經網絡探索單細胞數據

　　JCIM|利用深度學習進行基于結構的從頭藥物設計

　　Journal of Medicinal Chemistry報道基于靶標結構的深度學習全新藥物設計方法

　　Nature Reviews綜述 | 機器學習在藥物發現和開發的應用

　　Science Advances | 實現了對較小的膜蛋白晶體結構解析方法的研究突破

　　Nature：一種基于CRISPR/Cas9的非病毒精準基因組編輯臨床級療法

　　《Nature》是一家國際知名的科學期刊，由國際自然雜志出版集團(Nature Publishing Group)出版。它被廣泛認為是世界上最重要的、最有影響力的科學期刊之一。《Nature》涵蓋了各個科學領域，包括生物學、化學、物理學、地球科學、天文學等，并發表了許多重要的科學研究成果和論文。

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