药物发现是一个漫长而昂贵的过程，平均需要10年时间和25亿美元来开发一种新药。人工智能有潜力通过分析生物医学领域产生的大量数据，如生物测定、化学实验和生物医学文献，来显著加速药物发现的进程。最近，在许多不同的领域，包括机器学习、数据挖掘和生物医学领域，人们对开发人工智能技术用于药物发现越来越感兴趣。在本教程中，我们将详细介绍药物发现中的关键问题，如分子性质预测、新生分子设计和分子优化、反合成反应和预测、药物再利用和组合，以及针对这些问题的人工智能关键技术进展。本教程可以作为对药物发现感兴趣的计算机科学家和药物发现从业者的入门材料，以便沿着这个方向学习最新的人工智能技术。

教程链接地址：

https://deepgraphlearning.github.io/DrugTutorial_KDD2021/

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