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近年来，人工智能（AI）在各个领域的运用日益广泛，个中在新药研发领域的运用备受瞩目。
英国剑桥大学与美国辉瑞公司联手研发了一个创新平台，将自动化实验与人工智能相结合，以预测化学物质如何相互反应，从而加速新药的设计过程。
这一研究成果揭橥在最新一期《自然·化学》杂志上，为环球新药研发带来了新的打破和希望。

过去，预测分子反应对新药研发至关主要，但这个过程每每耗时且充满失落败。
化学家需在模型中仿照电子和原子，打算本钱高昂且准确性不敷。
如今，研究职员借助基因组学启示，开拓了一种数据驱动的方法，将自动化实验与机器学习结合，以理解化学反应性，从而大大缩短新药设计韶光。
该方法已在超过39,000个药学干系反应数据集上得到验证。

这种方法从数据中挖掘反应物、试剂及反应性能之间的关联。
数据来源于快速、高通量的自动化实验。
研究职员表示，高通量化学技能改变了游戏规则。
他们相信，新方法将促进对化学反应的深入理解，而非仅仅从高通量实验的初始结果中不雅观察到。
通过这一机器学习方法，化学家能调度繁芜分子，精确地引入预先指定区域，进而提高药物设计速率。

以往在化学领域，机器学习的运用受到数据量有限的限定。
但这次研究通过向模型传授一样平常化学知识，然后对其进行微调，预测繁芜化学转化，成功战胜了这一局限。
论文第一作者、剑桥大学卡文迪许实验室的艾玛·金-史密斯表示，这一成果可能改变人们对有机化学的认识。
更深入地理解化学，将有助于更快地制造药品和其他有用的化学品。

借助人工智能这一“利器”，科研职员将高通量技能与机器学习相结合，预测繁芜的化学反应过程，从而加速药物设计。
新技能为研发职员供应了一张“舆图”，指明了可能藏有“宝藏”的详细区域，进而缩短了新药研发进程。
科技查新和自动化实验与人工智能（AI）的结合，将有力推动新药研发速率。
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这次研究成果的主要性不言而喻。
首先，该平台能够显著提高药物研发的效率，降落研发本钱。
通过自动化实验和人工智能技能，研究职员可以在短韶光内获取大量实验数据，并对这些数据进行高效剖析。
这使得新药研发过程更加高效、经济。

其次，该平台有助于提高药物研发的成功率。
传统的新药研发过程犹如大海捞针，耗时长且结果难以预见。
而借助人工智能技能，研究职员可以在预测化学反应的根本上，有针对性地进行药物设计。
这使得新药研发过程更加具有前瞻性和准确性，提高了成功率。

此外，该平台还有助于推动化学领域的根本研究。
通过对大量化学反应进行深入剖析，研究职员可以更好地理解化学事理，为未来的新药研发奠定根本。
根本研究的深入，也将有利于其他领域的发展，如材料科学、能源等。

值得一提的是，人工智能在新药研发领域的运用不仅限于预测化学反应。
此外，人工智能还可以用于筛选药物靶点、优化药物构造、预测药物毒性等。
这些运用都有助于加速新药研发进程，为人类康健奇迹做出更大贡献。

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