AI究竟应该从什么样的角度赋能一个行业？毫无疑问，是该行业特有的数据。
那么，制药领域特有的、行业级别的数据是什么，AI又应该如何以最佳姿态切入？
望石研究团队历时3年，充分融合结构生物学和AI的基础理论，提出了一整套以大分子实验电子密度为数据基础的AIDD技术体系，涵盖了基于靶点口袋的3D分子生成技术和基于高精度能量计算的高效筛选体系。
继该技术体系的轮廓于去年ACS Fall 2021以大会报告的形式亮相后，望石研究团队又以研究论文的形式发表了部分数据基础，以期在行业层面推动AIDD的整体发展。该研究成果于2022年4月11在JCIM以副封面形式发表。(论文链接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.1c01406）
望石的整体技术体系将会逐步以更多原创成果的形式发布，敬请期待！同时，望石也期待与学术界和工业界同仁开展讨论和合作。
关于JCIM：
Journal of Chemical Information and Modeling (J. Chem. Inf. Model., JCIM)是美国化学会旗下，专注于化学信息学和计算模拟研究的顶级期刊之一。它创刊于1961年，最开始的名字为Journal of Chemical Documentation (JDC)，1975年更名为Journal of Chemical Information and Computer Sciences (JCICS)，2005年更名为现名JCIM。60年来，JCIM见证着包括化学、生物学和计算机科学交叉的新兴学科领域的诞生和发展，发表了许多在药物设计和化学信息学领域具有重要影响力的工作。