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2026年AI药物设计技术突破与挑战分析

一、2026年AI药物设计技术突破与挑战分析

1.1技术突破

1.1.1深度学习算法的广泛应用

1.1.2大数据技术的融合

1.1.3多学科交叉融合

1.2挑战

1.2.1数据质量与数量问题

1.2.2算法复杂性与计算资源需求

1.2.3伦理与法律问题

1.3发展趋势

1.3.1算法优化与创新

1.3.2跨学科合作与交流

1.3.3政策支持与产业协同

二、AI药物设计技术的主要应用领域

2.1药物发现与筛选

2.1.1化合物结构优化

2.1.2虚拟筛选

2.2药物设计与合成

2.2.1分子对接

2.2.2分子动力学模