AI 智能体在药物发现中的应用：批判性文献综述（含转化鸿沟）

Brazilian Journal of Health Aromatherapy and Essential Oil · 2026-09-08 · 综述

• 综述药物研发管线中计算技术的演进：从早期专家系统（DENDRAL）、计算机辅助药物设计（CADD）、定量构效关系（QSAR），到 AlphaFold 3 的生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划（CASP）、天然产物生物勘探，以及自主多智能体系统；覆盖抗菌筛选、精准肿瘤、植物化学表征与进入临床阶段的 AI 生成分子。
• 结论落在转化鸿沟上：AI 是"高级决策支持框架"，仍需严格的体外/体内实验验证，合格的人类中介在治疗成功中不可替代。
• 看点：⚠️ 期刊影响力有限，观点价值 > 证据价值。但它准确概括了当下共识——AI 缩短的是"发现"的周期，不是"验证"的周期。这也是给课题组/企业做 AI 科研选型时最该先讲清的一句话。
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本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-09-10》「五、AI 科研：可核查性、主动推断与转化鸿沟（本站 AI 科研频道对口前沿）」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。