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　　在传统研究模式下，针对高创新性靶点的药物开发需经历反复试错：研究者需从数以万计的分子中筛选出兼具活性与选择性、耐药性良好、吸收代谢特性优异且安全性达标的分子。符合这些要求的药物分子，才能进入临床阶段。这种高度依赖专家个人经验与创造力的方式往往会消耗大量时间，带来高昂人力、物力成本。而AI蛋白结构预测和虚拟筛选技术能快速预测哪些分子最有可能成为有效药物。在一些案例中，AI甚至可以在48小时内筛选1亿个化合物。