Springer推出新书《Artificial Intelligence in Drug Design》

本书探讨了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在药物设计中的应用。本书中的章节描述了如何应用AI/ML/DL方法来加速和革新传统的药物设计方法，如：基于结构和配体的、增强的和多靶点的新药设计、SAR和大数据分析、结合/活性的预测、ADMET、药代动力学和药物-靶点结合的持续时间、精准医学和选择有利的化学合成路线。介绍了这些方法的应用范围有多广，以及它们对今天和不久的将来的生产力有多大的影响。本书采用非常成功的《分子生物学方法》丛书格式编写，各章包括对各自主题的介绍、必要的软件和工具清单、逐步的、易于复制的建模协议，以及关于故障排除和避免已知陷阱的提示。

本书既前沿又独特，是结构和分子生物学家、计算和药物化学家、药理学家和药物设计专家的宝贵资源。