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图神经网络在分子属性预测与药物筛选中的应用研究

第一章问题导向与应用需求分析

1.1现实问题识别与背景分析

1.1.1行业现状与问题识别

当前，医药行业正处于从“随机筛选”向“理性设计”转型的关键时期，但新药研发周期长、成本高、成功率低的问题依然严峻。传统的药物发现过程平均耗时超过10年，投入资金高达数十亿美元，且临床前研究阶段的化合物筛选成功率不足1%。这一现状严重制约了医药产业的创新效率，导致新药上市速度难以满足临床迫切需求。核心痛点在于，面对海量的化学空间，传统的实验筛选方法犹如大海捞针，效率极其低下。

在具体的技术层面，小分子化合物的生物活性预测