绿色CADD：药物发现中的可持续路径综述

International Journal of Medical & Pharmaceutical Sciences · 2026-09-23 · 期刊论文

• 一句话结论：该综述提示，将绿色化学理念与计算机辅助药物设计（CADD）结合，可能形成更快速、更绿色、成本更低的药物研发框架；作者持积极展望，但本文为叙述性综述，未提供定量证据，故其主张属「提示」而非「证据支持」。
• 研究设计与做法：研究设计为综述性论述，材料未报告系统检索策略、纳入文献数量、样本量、干预与对照、随访时长等要素；所述技术手段包括分子对接、虚拟筛选、QSAR建模、药效团构建与分子动力学模拟，并提及结合机器学习与人工智能。
• 主要结果：主要结果为定性描述：作者称绿色化学原则（更安全的反应、可再生材料、废物最小化）正逐步替代高能耗、危险溶剂与大量废弃物的传统方法；CADD与机器学习/人工智能结合可提升预测准确性、减少实验负担并支持早期ADMET与毒性评估。材料未报告任何效应量、置信区间、p值或发生率。
• 机制或解释：作者给出的解释是：可持续技术与计算工具的并行发展，使低资源条件下的治疗发现成为可能，并形成一个可持续性与治疗创新交汇的当代框架，从而加速更绿色、更可负担的药物开发。
• 局限与边界：局限与边界：材料未报告综述方法学细节、纳入研究的质量评价、是否存在利益冲突，也未说明所讨论技术适用的疾病领域、数据可得性与监管层面的限制；因此其结论的普适性边界不明。
• 可否落地：可否落地：对药物研发实践的含义是提示可将绿色化学指标与CADD流程结合以降低资源消耗；但缺乏定量比较与前瞻性验证，属「提示」档位，尚不足以下结论认为该框架能普遍缩短周期或降低成本。

🔗 打开原文

Akash Kundekar*1, Nilesh Chougule1, Prasad Yadav2

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-09-25》「化学信息 / 药物发现」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。