为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 据库中的海量化合物与靶点进行对接，从而依据自由能最小化等方式，计算靶点 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 ，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 物和非药物化合物中，去学习成药所需的潜在特征，并依据这一特征对化合物进 行能否成药的分类。这样的方法同CADD一样，是一种虚拟筛选的方法，不受到 化合物是否可得的限制。但是相比于CADD，他有着一个巨大的优势，即AI方法 并不基于复杂的物理计算，而是基于已有的数据去自主学习。这一优势主要的体 Uni-Mol: 通用分子3D表征模型 在药物设计等领域，分子自身性质的表征对先导化合物筛选而言至关重要， 在给定的药物靶点先验下，如果能够将分子进行完美的潜空间嵌入，那么能够成 药的分子和不能成药的分子将会自然的在潜空间分隔开，从而便可以非常直观的 进行药物的筛选。 目前已经存在许多学习分子表征的AI方法，这些分子表征学习方法通常将分 子视为一维的字符串或二维的图进行预训练。然而，分子的三维结构对其性质和

在建立整个系统的可理解模型，为有机体绘制完整的 图谱。结合知识图谱技术，系统生物学在医学实践和 研究中发挥着日益重要的作用。生成式人工智能模型 在生物和疾病数据上的训练，能够根据各种疾病的系 统相关性和可成药性标准识别并优先考虑潜在的治疗 靶点，从而加速靶点识别和验证过程。 如，Insilico Medicine 基于 Transformer 的知识 图谱功能，从期刊文献中提取信息，将基因、疾病、 质分子结构，进而创造出全新的药物分子结构。这些 生成的分子结构极大地丰富了药物研发的候选库，有 助于发掘具有创新潜力的药物。同时，大型模型能够 分析现有药物分子的结构与性能关系，预测结构修饰 对药物活性、成药性等特性的影响，从而指导药物分 子的优化过程。 水木分子推出对话式药物研发助手 ChatDD （ - Chat Drug Design），通过将不同模态的数据（如 知识图谱、分子、蛋白质、单细胞测序、文本等） (如溶解度、渗透性）及其在体内的行为（如代谢稳 定性），研究人员可以对化合物进行微调，以提高其 成药性。例如， AI 模型预测某种化合物的特定官能 团可能导致其代谢过快，通过结构修饰成功改善了该 化合物的代谢稳定性，从而提升了其成药潜力。 Insilico Medicine 成功筛选出一种具有显著成药 潜力的小分子化合物 ISM001-055。该化合物在体外 细胞实验中表现出显著的抗纤维化活性，能够有效抑

2023 年国务院发布的《中医药振兴发展重大工程实施方案》中则从智慧中 医医院建设、建立中医药古籍人工智能技术应用平台、研发中医数字化辅助诊断 装备、研究中药品质智能辨识、饮片智能炮制调剂、中成药制造核心工艺数字化 与智能控制等技术装备等方面全方位提出了智能化、数字化发展目标。形成涵盖 硬件设备、软件平台、数据服务、终端应用等多个环节的中医药数字化、智能化 产业链。 7 表 据中国医药企业管理协会数据，中国 2023 年规模以上中药工业营业收入达 到 7095.2 亿元，其中中药饮片加工营业收入 2172.8 亿元，较上年增加 14.6%， 利润增加 22.9%；中成药生产营业收入 4922.4 亿元，较上年增加 6.5%，利润 较上年增长 6.4%。 反观医药工业整体增加值约 1.3 万亿元，同比下降约 4%；实现利润 4127.2 亿元，同比下降 16 亿元，占医药工业收入比例为 13.32%。在高研发投入下，天士力中药 创新药也不断实现突破，当前公司有 9 款创新中药处于临床 III 期研究阶段，包 括安神滴丸、青术颗粒、脊痛宁片、安体威颗粒等多个品种，公司在中成药创新 药研发、临床转化和商业化销售领域具有成熟经验，中药创新药将成为天士力未 来的主要收入来源。 另一家以中药创新药为特色的企业康缘药业的研发投入也在逐年加大，其 2022、2023 年，公司研发费用达到

小时，且还需休息补充体力，效率极低，山上小道也有滑落风险。 ag.dji.com 农业无人机行业白皮书 - 34 - 1）封闭性除草与苗后除草 玉米封闭性除草是指在玉米、杂草都未出土前喷施除草剂，使药剂 在土壤表面形成药土层从而将杂草杀灭。由于玉米播种深度通常在 3 ～ 5 厘米，而杂草种子在接近地表处，这使得杂草更容易接触、 吸收除草剂药液从而达到封闭效果。 玉米苗前封闭常用除草剂类型有酰胺类：乙草胺、甲草胺、丁草胺、 用， 最终因能量代谢障碍而死亡。 使用农业无人机进行苗前封闭作业需要在雨后或者滴管浇地改善土 壤墒情后进行，其中浇地后推荐亩用量 4-6 升 / 亩，可确保药液能 有效渗透并附着在土层表面形成药膜，此外玉米苗前封闭作业还应 注意周边作物的敏感性以及作业时尽量选择无风天气进行。对于未 进行浇地，土壤墒情中等区域，推荐作业参数如下： 玉米全生育时期图 1. 玉米全流程作业 玉米是禾本 敏感性，例如玉米茎叶除草使用 烟嘧磺隆 + 莠去津，能有效地防 治一年生、多年生阔叶杂草和禾本科杂草， 但如果玉米周边有大 豆、花生等敏感复合种植作物时，农业无人机雾滴发生飘移必然 会对大豆、花生造成药害，因此农业无人机玉米茎叶除草应选择 单一作物种植区域或距离敏感作物 2 公里以上的安全区。 此外，施药时间还应选择在上午 10 点半以前或下午 4 点以后， 这个时间段能让杂草吸收快，药液挥发量少。为减少雾滴飘移，

top200的基因及probability。最后提取出14个衰老疾病共有的靶点基因，共提 取出了9个靶点。这些靶点中6个是已经报道过的衰老相关靶点，一定程度上反 应了该方法的准确性。同时还发现了3个新颖靶点，其中1个由于不可成药性无 法使用，但剩余的2个均有可能是人类目前忽视的衰老相关靶点。 BioGPT-G 衰老疾病相关靶点预测结果，图片引自[2] 使用大语言模型进行新颖靶点预测的缺陷及展望 虽然BioGPT-G在

 原始数据数据量及清理方式  一般采用线下工具完成  使用Excel作为数据采集工具 药品数据量 类别 数量 医疗器械 15974 西药 33660 中成药 20197 中药材 2927 中药饮片 17789 食品 322 日用品 714 包材 58 生物制品 634 其它 556 化妆品 964 化学试剂

具有个人、科室常用诊断字典管理功能。 具有历史诊断调阅和引用功能。 具有按患者年龄判断是否需录入首诊测压信息的功能，首诊测压支持关联 门诊病历高血压既往史。 具有保存处置时校验诊断功能，保存处方（西药、中成药、中药饮片、服 务项目）、检验、检查、治疗时，如还未录入诊断，则弹出诊断录入框或者提 示录入诊断。 具有诊断与性别校验功能，在录入诊断的过程中，根据患者的性别，过滤 男性可使用的诊断，女性可使用的诊断。 后能自 动匹配新供应商。 处置、检查检验可以同时以套餐的形式录入，不用每一项都单独开。 支持根据医生的处方权限，直接禁止开立该处方，并且可通过提示图标可 了解无法开立的原因； 支持西药、中成药、中草药的单独药费统计 支持药品商品库存信息不足时进行库存预警信息提醒，药品库存实时刷新； 支持医保重新加载价表价格； 支持开具药品处方时，处方保存的同时锁定药品库存 24 小时，确保已经保 时，默认获取药品剂型为 注射类药品信息； 支持西药、中成药处方开立时，执行科室默认获取物资流向和执行流向； 支持开立时皮试药品时判断过敏记录，需要皮试液皮试的药品开立处方时， 联动生成皮试液处方； 支持西药、中成药处方开立时，根据药品与给药途径组合联动相关服务， 如静脉输液、皮下注射，并实施绑定收费联动服务； 支持西药、中成药精麻处方处方开立时，控制领药人信息必填写，默认当 前患者

天然草本 陈列 雪养 价 格 中成药 滋补 保健 养生 其他 促 销 健康酒 单品 实现体验提升 O 出 强化资源协同 推荐加盟 Q 加盟直销 福 供种 远 期 · 多 品 牌 多 品 类 茶 叶 系 列 有机食品 古法新方 健康饮品 怡 科 现状 两 大品牌 五大 品 类 天 然草本 营养 保 健 中成药 蔗 补 养生 其他 健康酒 单 TRT 健康解决方 案 V1.0 ( 产品组合 ) 中医馆服务 健康解决方 案 V2.0 ( 服务元素引入 )

合分散的数据资源，还能通过关联分析发现潜在的药物配伍规律、 疗效机制以及疾病治疗的新思路。 例如，通过对历代中医典籍和现代临床病例的文本挖掘，系统 可以自动识别出常用的药物组合及其适应症，形成药物配伍数据 库。这一数据库能够为中医师提供实时的处方建议，同时也能为中 药新药研发提供数据支持。此外，DeepSeek 还能够对药材的产 地、采收时间、炮制方法等关键信息进行分析，结合气候、土壤等 的长期治 疗数据进行分析，评估不同治疗方案的有效性与安全性，为临床决 策提供数据支持。 在数据可视化方面，DeepSeek 提供了多种展示工具，帮助用 户直观地理解分析结果。例如，系统可以生成药物配伍网络图，清 晰地展示不同药物之间的关联性；还可以生成患者健康趋势图，帮 助中医师跟踪治疗效果。 总的来说，DeepSeek 在中医药健康产业中的应用，不仅能够 提升数据处理的效率与精度，还能通过深度挖掘数据中的潜在价 快速识别潜在的药物候选物。首先，利用自然语言处理技 术，DeepSeek 可以自动分析中医药古籍和现代文献，提取出与特 定病症相关的药方、药物组合及其作用机制。这些数据通过机器学 习算法进行分类和关联分析，生成药物研发的初始模型。 为了进一步优化药物研发过程，DeepSeek 可以结合分子对接 技术，模拟药物分子与靶点蛋白的相互作用，预测药物的结合亲和 力和药效。通过这种方式，研究人员可以在实验室阶段之前筛选出

正海生物、诺普医学搭乘上“永生”行驶船舶 行业概览：2022年中美IVD(体外诊断)行业对比， 国产替代路在何方？ 欲了解更多医疗领域系列课题，登陆头豹研究院官 网 www.leadleo.com 搜索查阅： 2022年中国中成药行业概览未来五十年展望： 肿瘤及罕见病治疗的发展策略 医美产业链系列之2022年中国玻尿酸行业概览： 掘金赛道，市场潜力无限 医美产业链系列之2022年中国肉毒素行业概览： 爱美客，四环生物，兰州生物纷纷布局与玻尿