Frontiers in Drug Discovery

Utkarsha Naithani, Vandana Guleria*

该综述系统评述了用于先导化合物发现与评估的多种整合计算方法（分子对接、虚拟筛选、分子动力学模拟等），为计算机辅助药物设计提供了系统的方法学参考。

Heather A. Noriega, Xiang Simon Wang*

该综述评述了人工智能在抗体-药物偶联物(ADC)设计中的创新应用，为下一代精准抗癌药物的智能化开发提供了思路。

Davood Gheidari*, Morteza Mehrdad*, Mahan Etedali

该研究通过虚拟筛选、ADMET与分子动力学模拟，鉴定出可作为IL-23抑制剂的天然化合物，为炎症与自身免疫疾病的药物发现提供了候选分子。

K. Taylor, R. Ram*, L. Ewart, C. Goldring, G. Russomanno, G. P. Aithal, T. Kostrzewski, C. Bauch, J. M. Wilkinson, S. Modi, J. G. Kenna, J. Bailey

该文探讨了复杂体外模型（如器官芯片、类器官）在预测药物性肝损伤方面的进展与价值，为减少药物研发中的安全性失败提供了新手段。

Anzhuo Zhang, Jiawei Zou, Yue Xi, Lianchong Gao, Fulan Deng, Yujun Liu, Pengfei Gao, Henry H. Y. Tong, Lianjiang Tan*, Xin Zou*, Jie Hao*

该综述系统评述了单细胞测序等单细胞技术在药物靶点发现、作用机制解析与疗效评估中的应用，为精准药物研发提供了新的技术工具。

Madison Ambrose, Jeremy Lee, Aleem Syed, Zamal Ahmed, Guang Peng*

该综述评述了非酶类蛋白靶向药物作为癌症治疗新策略的机制与前景，为靶向"难成药"蛋白提供了思路。

Wei Zhang, Yueyang Zhang, Yanli Wang, Changning Wang, Can Zhang*

该文系统论述了HDAC6作为阿尔茨海默病治疗靶点的分子机制与临床开发前景，为神经退行性疾病的靶向治疗提供了方向。

Changqing Yu*, Shanwen Zhang, Xuqi Wang, Tailong Shi, Chen Jiang, Sizhe Liang, Guanghao Ma

该研究提出融合Transformer与BiGRU的多模态深度学习方法，用于从文献中自动抽取药物-药物相互作用，为用药安全与知识挖掘提供了AI工具。