计算机辅助药物设计自20世纪60年代被提出，以计算化学、计算机科学和生物学等学科为基础，对靶标蛋白质与配体药物的结合过程进行计算模拟、预测，评估药物分子结构与其生物活性、毒性和代谢等性质的相互作用，进行药物分子的发现与优化。高通量技术的发展和应用产生了丰富的药物、疾病、基因和蛋白质等数据，使得开展人工智能药物发现成为可能。近年来，以Google公司AlphaFold为代表的人工智能系统在生命科学领域取得了重要图谱，推动了人工智能等关键领域在药物研发上的应用。 本白皮书收集了国内外关于人工智能和药物发现交叉领域研究的最新成果，值得学习和研究人工智能驱动药物发现的同行深入学习，希望能有更多一类创新药物发现！