AI制药新浪潮:让AI“看脸”识药!

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作者：微信文章



嘿，朋友们！“AI制药”这个词是不是已经刷爆了你的朋友圈，成为科技界和医药界共同瞩目的焦点？传统的AI方法，例如让AI去“阅读”分子的化学式（像SMILES序列这种线性字符串）或者去细致分析由原子和化学键构成的分子结构图（如图神经网络GNN所做的那样），无疑已经在药物发现的征途上取得了令人鼓舞的进展，为我们筛选和设计潜在药物分子提供了有力的工具。但今天，我们要聊点更酷、更富有想象力的——让AI直接“看”分子的“照片”来学习和发现新药！ 没错，你没有听错，就像我们人类通过观察面部特征来识别人一样，AI也开始学习通过分子的视觉特征来识别它们、预测它们的性质，甚至启发新药的设计。这无疑为AI制药打开了一扇全新的大门。

最近，一篇发表在国际知名期刊《Briefings in Bioinformatics》上的重磅综述 《Image-based molecular representation learning for drug development: a survey》就为我们系统地梳理了这个新兴且潜力无限的领域。这篇推文将带你深入解读这篇综述的精髓，一同探索计算机视觉（CV）这项在图像识别、自动驾驶等领域大放异彩的技术，是如何与药物研发这一古老而又充满挑战的科学领域碰撞出耀眼的火花，并有望让新药发现之路变得更加直观、更加高效！准备好了吗？让我们一起踏上这场AI“看脸”识药的奇妙探索之旅吧！想象一下，如果AI能像经验丰富的化学家一样‘一眼’洞察分子的潜力，甚至启发我们设计出从未想过的新药结构，那将为攻克疑难杂症、守护人类健康带来怎样革命性的希望？
🤔 药物研发的老大难与AI的“前浪”们

我们都深知，新药研发绝非易事，它堪称一场充满未知与挑战的“九九八十一难”的修行：

时间长：一款新药从最初的实验室概念到最终摆上药房货架，平均需要耗费10到15年漫长的时间，这期间充满了无数的变数和等待。花钱多：动辄数十亿美元的研发投入，对于任何一家制药企业来说都是一笔巨大的开销，堪比一台高速运转的“碎钞机”，且并不能保证最终一定有回报。失败率高：更令人沮丧的是，绝大多数进入临床试验阶段的候选化合物，最终都会因为效果不佳或安全性问题而折戟沉沙，成功率极低。

为了改变这一成本高昂、效率低下的现状，科学家们和产业界都将殷切的目光投向了飞速发展的人工智能（AI）。在AI赋能药物研发的诸多环节中，一个至关重要的核心任务，就是构建精准且高效的分子表示——也就是说，如何将复杂多样的分子结构和性质信息，巧妙地转化成AI模型能够理解并有效处理的“语言”或“数据格式”。

在“图像派”AI崭露头角之前，AI制药领域的“前浪”们已经探索并实践了多种主流的分子表示方法：

计算药学方法：这类方法历史悠久，例如利用分子指纹（记录分子中是否存在特定亚结构片段的二进制串）、拓扑指数（基于分子图理论计算得出的数值）等所谓的“描述符”来刻画分子。它们计算相对简单直接，易于理解和使用，但缺点也比较明显，这些方法往往难以全面细致地捕捉分子三维空间结构、电子云分布等精细的结构信息，有时会显得“管中窥豹”。自然语言处理（NLP）方法：这种方法独辟蹊径，将分子的化学结构表示为线性化的字符串，如广为人知的SMILES（简化分子线性输入规范）序列或InChI（国际化学标识符）字符串。这样一来，就可以借鉴NLP领域成熟的技术（如循环神经网络RNN、Transformer等）来处理这些“分子语言”。这就像给每个分子起了个独特的“化学名”。然而，正如人的名字有时难以完全概括其性格和能力一样，这些线性“名字”在表达分子的复杂空间构象、手性特征以及重要的生物学功能时，也可能在准确捕捉分子身份和关键生物学特征方面表现出局限性。图神经网络（GNN）方法：近年来，GNN在AI制药领域异军突起。它将分子天然地看作一个由原子（图中的节点）和化学键（图中的边）组成的图结构。GNN能够直接在图上进行学习，有效捕捉原子的邻接关系和局部化学环境。GNN在预测分子性质、药物-靶点相互作用等多种任务上都表现出色，但和NLP方法类似，它们在精确捕捉分子的全局拓扑特性、细微的立体化学差异以及那些决定其生物活性的关键三维特征方面，有时仍会遇到挑战，同样可能在准确捕捉分子身份和重要生物特征方面存在局限性。

这些“前浪”们无疑为AI制药的进步立下了汗马功劳，推动了整个领域的发展。但是，追求卓越的科研人员总是在不断探索更好、更强大的工具和方法。于是，一种全新的、更贴近人类直觉的分子表示学习方式——基于图像的分子表示学习，便应运而生，并迅速吸引了业界的广泛关注！
💡 为什么是“图像”？AI“看图识珠”的独特魅力

你可能会好奇，我们已经有了那么多表示分子的方法了，为啥还要多此一举，费劲把分子画成“照片”再让AI去学习呢？直接用图像这种方式到底有什么特别的“魔力”？

直观且独特，信息更丰富：正如世上没有两片完全相同的树叶，每个化学物质也都有其独特的视觉“长相”和空间“姿态”。一张精心绘制的2D分子结构图，或者一个能够展示其三维空间排布的3D分子图像，能够非常直观地将分子的原子组成、成键方式、官能团分布乃至空间构象等信息呈现出来。这种视觉信息对于AI来说，可能比抽象的描述符或线性序列更容易捕捉到关键的结构模式和细微差异，例如通过分析图像中原子的类型、相对位置以及原子间的连接方式，可以有效地识别不同的化学物质。借鉴成熟技术，加速应用落地：计算机视觉（CV）作为人工智能领域发展最为成熟的分支之一，已经在图像识别（比如人脸识别、物体分类）、目标检测（比如自动驾驶中的车辆行人检测）、图像分割等诸多领域取得了举世瞩目的成功，拥有大量先进的算法模型（如CNN、Vision Transformer等）和强大的开源工具库。这些现成的、经过大规模数据验证的“轮子”和经验，可以相对容易地被迁移和应用到分子图像的分析与处理中，从而大大加速基于图像的AI制药技术的发展和落地。捕捉复杂模式，洞察潜在规律：分子图像，特别是3D图像，能够蕴含比传统描述符或SMILES序列更为丰富的、高维度的结构信息和空间关系。AI模型，尤其是深度学习模型，擅长从这些高维数据中自动学习和提取复杂的、非线性的特征模式，例如特定的药效团形状、疏水/亲水区域的分布、潜在的分子间相互作用位点等。这些模式往往是人类难以通过肉眼观察或简单规则定义的，但对于理解分子的性质和功能至关重要。助力理解与设计，启发药物创新：通过分析从分子图像中学习到的特征，AI不仅能够完成对分子性质的精准预测（例如预测其溶解度、渗透性、生物活性或毒性），更有潜力帮助我们更深入地理解分子的构效关系（SAR）和构性关系（SPR）。例如，通过可视化AI模型关注的图像区域（如使用CAM技术），我们可以推断出哪些结构特征对目标性质有重要贡献。这种理解反过来又可以指导我们进行更合理的分子修饰和全新的分子设计，从而加速创新药物的发现进程。

简单来说，让AI“看图识药”，就像是给AI装上了一双能够洞察分子微观世界的“火眼金睛”。它不再仅仅依赖于抽象的符号或数字，而是能够直接从分子的“视觉形象”中学习，从而更全面、更深入地洞察分子的奥秘，为药物研发带来全新的视角和强大的动力。
🚀 AI如何“看图”：解密图像分子表示学习流程

那么，AI究竟是如何一步步“看懂”这些分子图像，并从中提取有用信息的呢？这篇综述为我们精心梳理并呈现了一个通用的、条理清晰的工作流程（其核心思想可见下图示意，该图改编自原论文中的图2，旨在更形象地展示这一过程）：

分子视觉表示的一般流程的图片

数据准备与筛选：万事开头难，第一步是获取高质量的分子数据。研究人员首先会从各种公开的或私有的化学与生物学数据库（例如我们耳熟能详的PubChem, ChEMBL, ZINC, DrugBank等）中，根据研究目标（比如特定疾病靶点、某一类化学结构等）提取大量的化合物信息。这些信息最常见的初始形式是SMILES（简化分子线性输入规范）字符串，它是一种用文本字符描述分子结构的便捷方式。分子“拍照”——图像生成：接下来，需要将这些文本化的分子信息转换成AI能够“看”的图像格式。这一步至关重要，图像的质量和一致性直接影响后续模型的学习效果。
对于2D分子图像，通常会利用像RDKit这样强大的开源化学信息学工具包。RDKit能够解析SMILES字符串，创建分子图的内部表示，生成分子的2D布局，并最终渲染成图像，同时允许调整图像大小等视觉参数。对于3D分子图像，则可能需要更复杂的处理。例如，可以使用专业的分子建模软件（如Maestro等软件）先生成分子的三维构象（即原子在空间中的具体坐标），然后再从不同的观察视角（如围绕y轴多次旋转45度）、不同的渲染风格（如球棍模型、空间填充模型等）“拍摄”这些3D结构，以捕捉更全面的空间信息和表面特征。这些全局旋转操作不会影响分子实际坐标，每次旋转后都会保存当前视图的图像。

AI“看图”学习——特征提取：当大量的分子“照片”准备就绪后，就轮到AI模型大显身手了。目前，卷积神经网络（CNN）及其各种变体（如ResNet, DenseNet, Inception等）是处理图像数据的绝对主力。这些生成的分子图像会被作为输入“喂”给CNN模型。CNN通过其独特的多层结构，包括一系列精心设计的卷积层、池化层和全连接层，能够自动地从原始像素数据中逐层抽象并学习到越来越复杂的图像特征。
卷积层通过可学习的滤波器（卷积核）扫描图像，不仅仅能检测到边缘、角点、特定形状的官能团等基础视觉模式，更关键的是，它能学习到这些模式在分子图像中的空间排布、相对位置关系，甚至是某些区域的“纹理”或“密度”差异（这可能间接反映了分子表面静电势或电子云分布的粗略特征）。这些信息对于理解分子间的相互作用和识别药效团至关重要。池化层则对特征图进行降采样，在减少数据量的同时，努力保留那些最具区分性的核心特征，并赋予模型一定的平移、旋转不变性，使得模型对分子在图像中的朝向不那么敏感。经过多层卷积和池化对信息的逐层提炼与抽象，全连接层最终会将这些高度浓缩的、信息量丰富的视觉特征进行整合，并输出一个能够全面代表该分子图像核心信息的特征向量。这个特征向量就是AI对该分子“长相”及其潜在化学意义的数字化理解。

训练与预测——模型优化与应用：获得了分子的图像特征向量后，最后一步就是利用这些特征来完成特定的药物研发任务。这通常涉及到模型的训练和预测阶段。
模型训练：我们会使用带有已知标签（例如，已知某个分子的生物活性值、毒性等级，或者它是否能与某个靶点结合）的分子图像数据集来训练CNN模型。通过定义合适的损失函数（衡量模型预测结果与真实标签之间的差距）和选择高效的优化算法（如梯度下降法及其变体），不断调整CNN模型内部的参数（权重和偏置），使得模型能够从图像特征中学习到预测这些标签的规律。模型预测：一旦模型训练完成并达到满意的性能，就可以用它来对新的、未知的分子图像进行预测了。例如，输入一个新的候选药物分子的图像，训练好的模型就能输出其预测的活性值、毒性概率等信息，从而为药物筛选和优化提供决策支持。

常用公共数据库一览 (部分列举自原论文表2):

数据库名称 (Database Name)	简介 (Description)
PubChem	由美国国立卫生研究院（NIH）下属的国家生物技术信息中心（NCBI）维护，是一个内容极其丰富的大型公共化学数据库，汇集了来自全球超过750个数据源的化合物、物质及生物活性数据 。
ChEMBL	由欧洲生物信息学研究所（EBI）精心维护和运营，专注于收集和整理具有类药性的生物活性分子的化学结构、实验测定的生物活性数据以及相关的基因组学信息，是药物发现的重要资源 。
ZINC	由加州大学旧金山分校（UCSF）的Irwin和Shoichet实验室合作开发和维护的商业可购买化合物数据库，特别强调化合物结构的多样性和可获得性，并提供了便捷的在线搜索和筛选功能 。
DrugBank	一个综合性的、可自由访问的在线数据库，不仅提供了已批准上市药物的详细信息（如作用机制、药代动力学、药物相互作用等），也收录了大量处于临床研究阶段的在研化合物的数据 。
MoleculeNet	由斯坦福大学Pande实验室发起并维护的一个旨在推动分子机器学习发展的基准平台，它包含了一系列精心挑选和整理的、用于评估和比较不同机器学习模型在分子性质预测任务上性能的公开数据集，涵盖了从量子力学计算到生物物理实验再到生理学效应等多个方面 。

🧠 AI“看图”的十八般武艺：核心学习方法大盘点

让AI“看图”可不是简单地用一个模型、一种方法就能包打天下。实际上，根据我们拥有的训练数据类型（比如是否有现成的“答案”或标签）、学习的目标以及想要解决的具体问题，科学家们已经发展出了多种精妙的学习范式。这篇综述独具匠心地基于计算机视觉领域成熟的学习范式分类体系，对现有基于图像的分子表示学习研究进行了系统性的归纳和总结，为我们理解这个交叉领域的全貌提供了清晰的路线图。

下面这张精心整理的大表（其内容综合并改编自原论文中的图3、图4以及表3、表4的核心信息）将带你快速了解几种主要的学习方法、它们的核心思想、一些代表性的研究工作或模型，以及它们各自的优势与面临的挑战：

学习范式 (Learning Paradigm)	核心思想 (Core Idea)	代表工作/模型 (Examples from Survey)	优点 (Pros)	挑战 (Cons)
监督学习 (Supervised Learning)	（一句话概括：AI的‘看图答题’模式，有标准答案供学习）核心特点： 这类方法依赖于“有标签”的训练数据 。也就是说，我们需要为模型提供大量的分子图像，并且每张图像都对应一个已知的“答案”或“标签”（例如，该分子的生物活性值、毒性等级、是否与特定靶点结合等）。模型的目标就是学习从输入图像到这些已知标签的映射关系。
- 常规监督学习 (Vanilla)	这是最直接的监督学习方式 。简单来说，就是用带有明确标签（如IC50值、毒性分类等）的分子图像集合来训练一个深度学习模型（通常是CNN），让模型直接学习预测这些性质或活性。	KekuleScope, Chemception, Deepsnap, ResNet18DNN	数据利用高效： 如果拥有高质量的标签数据，模型能够充分学习并建立准确的预测模型 。准确率潜力高： 在数据充足且质量好的情况下，往往能达到较高的预测精度 。结果相对易于解释和验证： 由于有明确的预测目标和真实标签，模型的性能评估和结果分析相对直接 。	高度依赖标签数据： 获取大量、高质量的药物研发相关标签数据通常成本高昂且耗时（例如，需要进行大量生物实验）。对数据偏误敏感： 如果训练数据存在偏差（如类别不平衡、标签错误等），模型的性能会受到严重影响 。模型泛化能力可能受限： 模型可能只在与训练数据相似的未见数据上表现良好，对于差异较大的新分子，泛化能力可能不足 。小数据集易过拟合： 在标签数据量较少的情况下，复杂的深度学习模型很容易过拟合，即过度学习训练数据的噪声和特异性，导致在新数据上表现不佳 。
- 孪生CNN学习 (Siamese CNN)	（一句话概括：AI的‘找不同’或‘连连看’高手）这种方法采用一种特殊的网络结构，包含两个或多个结构完全相同、参数共享的CNN分支 。每个分支分别处理一个输入分子图像，然后将它们各自提取的特征向量进行比较（例如计算距离或相似度），从而判断这两个分子是否相似，或者它们之间的关系 。常用于需要比较输入的任务。	tCNNs (Liu et al.), Torres et al.	适合小样本学习： 通过学习区分“相似对”和“不相似对”，即使在每个类别样本量不多的情况下也能有效学习 。强大的度量学习能力： 非常适合学习分子间的相似性或距离度量，这对于药物重定位（寻找老药新用）、虚拟筛选等任务非常有用 。所需标签数据形式更灵活： 有时只需要成对的相似/不相似标签，而非每个样本的绝对属性标签 。鲁棒性强： 对输入数据的噪声和变形具有一定的容忍度 。	计算量相对较大： 需要同时处理和比较多个输入，并训练两个网络，对计算资源的要求可能更高 。模型训练和调优更复杂： 如何设计有效的损失函数（如对比损失 、三元组损失）以及如何构建高质量的训练样本对，都需要更专业的知识和经验 。特征空间的解释性： 虽然能判断相似性，但其学习到的潜在特征空间的具体含义有时不如直接预测属性的模型那么直观。
- 多模态学习 (Multi-modal)	（一句话概括：AI的‘全科医生’，综合多方信息看诊）核心思想是“博采众长”。它不仅仅依赖于单一的分子图像信息，而是尝试同时整合和学习来自多种不同类型或来源的数据（即“模态”），例如，将分子的2D/3D图像与其对应的化学名称、文本描述（如专利文献中的合成方法、性质描述）、基因表达数据、蛋白质序列信息等结合起来进行联合学习。模型的目标是学习一个能够融合所有这些信息的统一表示 ，或者让不同模态的信息相互补充、相互印证。	Wang et al. (专利图文信息重建), MCNN-DDI, MultiDTI	信息更全面，视角更多元： 通过融合不同来源的信息，可以获得对分子更完整、更立体的理解，弥补单一模态信息的不足 。可能提升预测准确性和模型鲁棒性： 不同模态的信息可以相互校验和补充，从而提高模型预测的准确性，并使其对单一模态的噪声或缺失不那么敏感 。发现跨模态关联： 有助于揭示不同类型数据之间的潜在联系，例如图像特征与文本描述中特定化学基团的对应关系，从而加深对药物作用机制的理解 。	数据整合与对齐难度大： 不同模态的数据结构、尺度、质量可能差异很大，如何有效地将它们整合、对齐并输入到模型中是一个巨大的挑战 。不同模态数据可能存在不平衡： 某些模态的数据可能远多于其他模态，导致模型学习时产生偏向，对部分模态学习不足或过度学习 。计算成本高，模型设计复杂： 处理和融合多种模态数据通常需要更复杂的模型架构和更大的计算资源 。缺乏标准化方法和基准： 多模态学习在药物研发领域的应用尚处于探索阶段，成熟的方法论和公开的基准数据集相对较少，使得不同研究之间的结果难以比较和复现 。依赖数据质量： 任何单一模态的数据质量差都可能拉低整体模型的性能 。
无监督学习 (Unsupervised Learning)	（一句话概括：AI的‘自学探索’模式，无需标准答案也能发现规律）核心特点： 与监督学习相反，这类方法主要使用“无标签”的训练数据 。也就是说，我们只给模型提供大量的分子图像，但并不告诉模型这些图像对应的“正确答案”。模型需要自己从这些数据中探索和发现潜在的模式、结构或规律 。
- 常规无监督学习 (Vanilla)	这是无监督学习的基础形式 。直接在海量的、没有预先标注的分子图像数据上训练模型（例如使用自编码器、聚类算法等），让模型学习数据的内在表示或结构。这种学习到的表示常用于数据降维、异常检测、数据可视化，或者作为后续监督学习任务的“预训练”步骤，为模型提供一个好的初始化参数。	ImageMol, ADMET-CNN, QSAR-CNN	能有效利用海量无标签数据： 药物研发领域存在大量未标记的化合物数据，无监督学习为此类数据的利用提供了可能，无需昂贵的标签成本 。揭示数据中隐藏的模式和结构： 能够帮助我们发现数据中未曾预料到的聚类、关联或异常，可能启发新的科学假设和药物靶点 。辅助数据探索和可视化： 例如通过降维技术将高维分子图像数据投影到低维空间，便于研究人员观察和理解数据分布 。	学习到的模式和结果往往难以解释： 模型发现了某些模式，但这些模式的具体生物学或化学意义可能不明确，需要后续大量的实验验证才能转化为实际应用 。对输入数据的质量和预处理方法非常敏感： 噪声、冗余特征或不恰当的预处理都可能严重影响学习效果，甚至导致错误的结论 。可扩展性面临挑战： 处理超大规模生物数据时，某些无监督学习算法的计算效率可能成为瓶颈，需要大量计算资源 。评估困难且缺乏标准化： 由于没有“标准答案”，评估无监督学习模型的好坏本身就是一个难题，也缺乏统一的评估标准和方法，使得不同研究之间的结果难以比较和复现 。
- 自监督学习 (Self-supervised, SSL)	（一句话概括：AI的‘自创习题’学习法，从自身数据中找监督信号）这是一种非常巧妙的无监督学习分支，可以看作是“自己监督自己”。模型通过解决自身数据内部隐含的、自动生成的“代理任务”（pretext task）来学习有用的特征表示 。例如，对于一张分子图像，可以随机遮挡掉一部分，然后让模型去预测被遮挡的部分是什么；或者将图像打乱成若干小块，让模型学习如何将它们恢复成原始图像。通过完成这些精心设计的“智力游戏”，模型被迫学习到关于数据内在结构和语义的深刻理解 。	MolPMoFiT, SMR-DDI, ConvAE	高效利用无标签数据，学习能力强： 继承了无监督学习的优点，并且通过精心设计的代理任务，能够学习到比传统无监督方法更复杂、更鲁棒的特征表示 。预训练模型具有良好的可迁移性： 通过自监督学习在大规模无标签分子图像上预训练得到的模型，其学习到的特征表示往往具有很好的泛化能力，可以方便地迁移到下游各种具体的、标签数据稀缺的药物研发任务中（如活性预测、毒性分类等），只需少量微调即可取得良好效果 。能产生多样的代理任务： 例如预测分子图的遮蔽部分或序列，从而对药物研发相关数据进行全面理解 。	代理任务的设计至关重要： 代理任务的好坏直接决定了模型能学到什么样的特征，设计一个既有效又与下游任务相关的代理任务本身就很有挑战性 。模型通常比较复杂，计算需求高： 为了完成复杂的代理任务，自监督学习模型（如基于Transformer或大型CNN的模型）往往结构复杂，训练过程对计算资源（如GPU）的需求也比较大 。结果的可解释性仍是一个挑战： 与其他深度学习方法类似，其学习过程和决策依据的透明度有待提高 。对数据质量和多样性敏感： 如果预训练数据质量不高或多样性不足（例如数据增强方式不当），学习到的表示可能存在偏差，影响下游任务性能 。
- 迁移学习 (Transfer Learning)	（一句话概括：AI的‘经验借鉴’学习法，站在巨人肩膀上看得更远）核心思想是“站在巨人的肩膀上”。它指的是将一个在大型通用数据集（例如包含数百万张自然图像的ImageNet）或某个相关的源任务（例如预测一般化学分子的某种性质）上已经预训练好的模型，将其学到的知识和能力“迁移”到我们当前感兴趣的、但可能数据量不足的药物研发目标任务上 。通常的做法是固定预训练模型的大部分参数（冻结层 ），只对模型的最后几层或新添加的针对特定任务的层进行微调（fine-tuning），使用目标任务的少量标签数据进行训练。	Dalkiran et al., Li et al., ImageCLEF2018	能有效解决药物研发中目标任务数据稀疏的问题： 药物研发中很多特定任务的标签数据非常宝贵和稀缺，迁移学习使得我们可以在这些小数据集上也能训练出性能不错的模型 。加速模型训练，提升模型性能： 利用预训练模型提供的良好初始参数，可以大大缩短目标任务模型的训练时间，并且通常能达到比从零开始训练更好的性能 。利用通用知识： 预训练模型从大规模数据中学到的通用特征（如边缘、纹理、形状等对于图像任务而言）对于理解特定领域的分子图像也可能是有益的，有助于模型更快抓住关键信息 。	“负迁移”风险： 如果源域（预训练数据的领域）和目标域（药物研发任务的领域）之间差异过大，或者预训练任务与目标任务关联性不强，那么强行迁移知识反而可能损害目标任务的性能，导致效果变差 。预训练模型本身的成本和获取： 虽然有很多公开的预训练模型，但针对特定化学或生物图像的优质预训练模型仍然相对较少，自行进行大规模预训练的成本很高 。在小数据集上微调仍有 过拟合风险： 尽管迁移学习有助于缓解，但在目标数据集极小的情况下，微调过程仍然可能导致模型对目标数据过拟合 。模型选择和微调策略需要经验： 选择哪个预训练模型、如何进行微调（例如冻结哪些层、学习率如何设置等）都需要一定的经验和尝试，缺乏统一的指导原则 。

简单小结一下，帮你理清思路：

监督学习就像是一位经验丰富的老师傅，手把手地带着徒弟（AI模型）看图识物，目标非常明确（比如识别出哪些分子有活性），学出来的徒弟通常活儿干得又快又准又狠，但前提是师傅得有足够多、足够好的“教学案例”（即高质量的标签数据）。无监督学习则更像是一位天赋异禀的学徒在“闭门造车”或“自行悟道”，虽然没有师傅指点迷津（没有标准答案），但通过观察海量的“分子图谱”，也能自己琢磨出一些门道和规律（比如发现某些分子在“长相”上可以归为一类），这种方法潜力巨大，尤其适合在正式学习具体任务前做大量的“预习”和“打基础”（即预训练）。自监督学习可以看作是这位自学成才的学徒中的“学霸”级玩法，他不仅自己看图，还会自己给自己出各种“看图填空”、“看图拼图”的练习题来做，通过这种方式，他学到的东西更加扎实，理解也更加深刻。迁移学习则是一位聪明的学徒，他懂得“站在巨人的肩膀上”，把在别处（比如看自然界图片）学到的识别物体轮廓、纹理的本事，巧妙地运用到观察分子“照片”的新任务上，这样往往能事半功倍，尤其是在新任务的“教学案例”不多的时候。多模态学习则是一位追求全面的“通才”学徒，他不仅看分子的“照片”，还会去阅读关于这个分子的“文字说明书”（比如化学性质描述、相关文献等），力求从各个方面获取信息，做到“眼观六路，耳听八方”，从而对分子有更完整的认识。

🎯 “图像派”AI大显身手：主要应用领域

那么，这些学会了“察言观色”、“看图识珠”的AI模型，究竟能在药物研发的哪些关键环节大显身手，一展其能呢？综述中为我们重点介绍了以下几个已经取得显著进展或展现出巨大潜力的主要应用领域：

药物发现 (Drug Discovery) —— 开启智能筛选新篇章
背景与挑战：传统的药物发现流程，无论是基于靶点的筛选还是偶然的表型筛选，都面临着通量、成本和成功率的巨大挑战。近年来，药物发现的方法论也在悄然发生转变，表型筛选（phenotypic screening）的重要性日益凸显，因为它不依赖于对作用靶点的预先了解，有时能发现全新作用机制的药物。图像AI的贡献：基于图像的AI模型为此带来了新的解决方案。它们可以直接利用分子图像（无论是2D结构图还是3D构象图）来预测新的、潜在的药物-靶点相互作用（DTI），或者预测化合物在特定表型筛选模型中的活性。这相当于用AI代替了传统实验中大量、重复且耗时耗力的筛选过程，实现了“智能虚拟筛选”。例如，综述中提到的 ImageMol 和 MolPMoFiT 等模型就通过学习分子图像的深层特征，在预测药物活性和靶点相互作用方面展现了令人鼓舞的潜力，为从海量化合物库中快速锁定有希望的候选分子提供了新工具。这种方法的核心在于识别候选药物化合物与目标生物大分子之间的物理相互作用。

生物活性预测 (Biological Activity Prediction) —— 精准量化药效
背景与挑战：生物活性预测是计算化学和药物化学领域的核心任务之一，其目标是基于分子的结构特征来准确预测其与特定生物靶点（如酶、受体）的结合强度，或者其在特定生物检测体系中表现出的生物学效应（如抑制常数Ki、半数有效浓度EC50等）。这是理解药物作用机制、优化先导化合物的关键。图像AI的贡献：传统的定量构效关系（QSAR）模型在这一领域扮演了重要角色，但它们通常依赖于人工选择和计算的分子描述符（如分子量、电子亲和性、空间构型等），这些描述符的选择本身就是一项复杂的工作，且可能无法完全捕捉决定活性的所有关键信息。而新兴的、基于图像的QSAR模型，例如综述中提及的 Chemception 和 QSAR-CNN 等，则另辟蹊径，它们直接从分子的2D或3D图像中学习与生物活性相关的视觉特征，构建稳健的QSAR模型。研究表明，这类模型在许多任务上展现出与传统QSAR方法相当甚至更优的预测性能，并且省去了人工设计描述符的步骤，使得建模过程更为自动化和数据驱动。

毒性预测 (Toxicity Prediction) —— 为药物安全保驾护航
背景与挑战：药物的毒副作用是导致新药研发失败的最主要原因之一，也是临床应用中需要高度关注的问题。药物毒性是一个复杂的过程，受化合物成分、个体因素、疾病状态等多种因素影响。如果在药物研发的早期阶段就能准确识别和预测化合物的潜在毒性（如肝毒性、心脏毒性、致癌性等），将极大地节约研发成本，缩短研发周期，并最重要的是保障患者的用药安全。图像AI的贡献：尽管传统机器学习算法（如朴素贝叶斯、SVM、随机森林）已被用于毒性预测，但随着数据量的增加，其性能常遇到瓶颈。近年来，基于图像的深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在药物毒性预测方面也显示出持续且显著的改进。AI模型可以通过学习大量已知毒性数据的化合物分子图像，识别出与特定毒性相关的结构模式或“警示结构”。例如，综述中提到的 ResNet18DNN 模型被成功应用于预测药物引起的肝损伤（DILI），而 KekuleScope、Toxic Colors 等模型也被用于基于分子图像预测化合物的毒副作用。这些研究表明，基于图像的毒性预测模型有望成为传统毒理学评估方法的重要补充。

🚧 机遇与挑战：AI“看图”的进阶之路

虽然基于图像的分子表示学习为AI制药描绘了一幅令人振奋的前景图，展现出巨大的应用潜力，但正如任何新兴技术一样，它目前仍处于相对早期的发展阶段。综述也客观地指出了该领域当前面临的一些关键挑战，并高瞻远瞩地为未来的研究方向提供了宝贵的启示：

图像转换损失与信息保真度(Image Transformation Loss & Information Fidelity)
挑战：将抽象的分子结构信息（例如从SMILES字符串或3D坐标）忠实地、无损地映射到二维或三维图像，本身就是一个复杂的过程。在这个转换过程中，不可避免地会因为投影、渲染、视角选择等因素而丢失或扭曲部分原始的化学信息（比如细微的键角差异、动态的构象变化等）。此外，很多分子图像，特别是那些只展示骨架的2D图像，其信息密度可能相对稀疏，模型可能难以有效提取潜在特征，无法捕获配体、受体以及配体-受体相互作用的3D结构信息，从而影响性能。未来展望：未来的研究需要更加关注如何优化分子图像的生成策略，以最大程度地保留和突出与目标性质相关的化学信息。同时，一个富有前景的方向是开发能够结合图像学习与其他多视角/多模态学习的方法。例如，可以将分子的2D图像、3D图像、光谱数据、文本描述等多种信息源融合起来，让它们相互补充、相互印证，从而构建更全面、更鲁棒的分子表示。如果AI能够从更保真的多模态信息中学习，我们或许能更早地发现那些具有独特作用机制或全新化学骨架的候选药物，甚至能更准确地预测它们在复杂生物环境中的行为。

模型泛化能力与领域适应性 (Model Generalization & Domain Adaptation)
挑战：深度学习模型，尤其是那些结构复杂的模型，通常需要大量的、多样化的训练数据才能学习到具有良好泛化能力的特征表示。然而，在药物研发的许多特定任务中，高质量的标签数据往往是稀缺的。这使得模型很容易在训练数据上表现优异，但在面对来自不同化学空间、不同实验条件或全新靶点的新分子时，其性能可能会显著下降。也就是说，模型学习到的知识可能过于“特化”于训练时所见的“领域”，难以推广到未知的“新领域”。未来展望：提升模型的泛化能力是未来的核心攻关方向之一。可以积极探索和应用机器学习中的领域泛化（Domain Generalization）和领域自适应（Domain Adaptation）等先进技术。例如，领域对抗神经网络（DANN）试图通过学习领域不变的特征表示来消除不同数据集之间的分布差异。此外，元学习（Meta-learning）或“学会学习”的方法，旨在让模型能够从少量样本中快速适应新任务，也具有重要的应用潜力。如果AI模型能够真正实现跨领域、跨任务的知识迁移和快速适应，那意味着我们可以用更少的数据、更快地为各种新靶点、新疾病开发出有效的预测工具，极大地加速“个性化医疗”或“罕见病药物研发”等目前面临数据瓶颈的领域。

表示的隐私性与数据安全 (Representation Privacy & Data Security)
挑战：药物研发过程，特别是当涉及到临床试验数据、患者个人健康信息或具有高度商业敏感性的专有化合物数据时，数据的隐私保护和安全问题就显得尤为突出和关键。传统的集中式数据处理和模型训练方式，即将所有数据汇集到一个中央服务器进行处理，无疑会显著增加数据泄露的风险。未来展望：联邦学习（Federated Learning）为解决这一挑战提供了一种极具吸引力的分布式学习范式。在联邦学习框架下，各个数据持有方（如不同的科研机构、医院或制药公司）可以在本地利用自己的数据训练模型，而无需将原始数据发送出本地。它们只需要向中央服务器共享模型的参数更新或中间结果，中央服务器再对这些更新进行聚合，从而协同训练出一个全局模型。这种“数据不动，模型动”的方式，能够在有效利用多方数据的同时，最大限度地保护数据隐私。此外，还可以结合差分隐私、同态加密等先进的隐私增强技术，为数据和模型安全提供更强的保障。通过以联邦方式优化表示，可以有效减少数据传输，优化带宽，缓解网络拥堵，并利用多样化数据集提升模型整体性能。

表示的可解释性与决策透明度(Representation Interpretability & Decision Transparency)
挑战：深度学习模型，尤其是基于图像的CNN模型，常常被诟病为“黑箱模型”。也就是说，虽然它们可能在预测任务上表现出色，但我们很难直观地理解它们究竟是如何从输入的分子图像中学习到知识，并最终做出某个具体预测（例如，为什么模型认为这个分子有毒，或者为什么它认为那个分子具有高活性）的。在对安全性要求极高且需要严谨科学论证的药物研发领域，这种缺乏可解释性的“黑箱”特性是其推广应用的一大障碍。我们不仅想知道“是什么”，更想知道“为什么”。未来展望：增强模型的可解释性，打开“黑箱”，是提升基于图像的AI制药模型实用性和可信度的关键。可以积极借鉴并发展计算机视觉领域已经取得显著进展的各种可解释性AI（XAI）方法。例如，类激活图（Class Activation Mapping, CAM）及其变体（如Grad-CAM）能够高亮显示出输入图像中对模型决策贡献最大的区域，从而帮助我们理解模型关注了分子的哪些结构特征。此外，像LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）这样的模型无关解释方法，也能够为理解复杂模型的预测行为提供有价值的洞察。通过这些技术，我们可以更好地验证模型的科学合理性，发现潜在的数据偏误，甚至从模型的“思考”过程中获得新的科学启发，最终获得值得信赖和公正的表示。

🎉 总结与展望：未来可期，星辰大海！

总而言之，基于图像的分子表示学习，无疑为人工智能赋能药物研发这条充满机遇与挑战的道路，开辟了一条令人耳目一新且兴奋不已的新途径。 它巧妙地将计算机视觉的强大能力引入到微观的分子世界，凭借其表示的直观性、能够充分借鉴成熟CV技术的便捷性、以及有望捕捉传统方法难以刻画的复杂分子模式等独特优势，已经在药物的早期发现、生物活性的精准预测、以及潜在毒性的有效评估等药物研发的关键环节中，展现出了巨大的潜力与应用价值。

正如这篇精彩的综述所深刻强调的那样，尽管目前基于图像的AI制药领域尚处于蓬勃发展的初期阶段，仍然面临着诸如如何在图像转换中最大限度地保真化学信息、如何提升模型在不同化学空间和任务间的泛化能力、如何在利用数据的同时确保其隐私与安全、以及如何打开模型决策的“黑箱”以增强其可解释性和可信度等一系列挑战，但这恰恰也为未来的研究者们描绘出了一幅充满无限可能的创新蓝图，提供了广阔的探索空间和宝贵的科研机遇。

我们完全有理由满怀信心地相信，随着相关算法的持续创新、计算能力的不断增强、高质量数据集的日益丰富以及多学科交叉合作的不断深入，让AI“看脸”识药的梦想将不再仅仅停留在科幻小说的畅想之中，而是会逐渐演变成现实世界中推动新药研发流程提速增效、降低成本、并最终惠及人类健康的强大引擎！这不仅仅是计算工具的革新，更是药物研发思维模式的进化。当AI拥有了‘洞察’分子视觉语言的能力，它将成为科学家探索未知、创造奇迹的得力伙伴，共同谱写人类健康事业的新篇章。这个领域的前方，是星辰大海，未来可期！让我们共同期待并参与到这场激动人心的变革中来，见证AI如何用‘慧眼’点亮新药发现的未来！

对这个激动人心的前沿方向抱有浓厚兴趣的小伙伴们，强烈建议你们深入阅读这篇综述的原文，以便从中获取更多详尽的技术细节、前沿的研究进展以及深刻的学术洞见！
📚 主要参考文献

[1] Li, Y., Liu, B., Deng, J., Guo, Y., & Du, H. (2024). Image-based molecular representation learning for drug development: a survey. Briefings in Bioinformatics, 25(4), bbae294. https://doi.org/10.1093/bib/bbae294
🖼️ 附录：文中图表速览

以下是对原综述中主要图表标题的中文翻译，帮助大家快速回顾核心内容：

图1 (Figure 1): 现有文献中常用的分子表示方法。由于其学习原理的内在局限性，它们都无法实现准确的分子身份识别和特征提取，这促使研究人员探索一种新型的表示方法。

表1 (Table 1): 当前关于药物开发的分子表示学习的综述。如表所示，它们都侧重于通用AI技术（GAIT）或特定技术，如NLP和GNN，而未探索与图像相关的学习模型。

图2 (Figure 2): 分子视觉表示的一般流程。这里我们以CNN为例。它主要包括四个步骤：（1）从数据集中提取SMILES格式的化合物；（2）将SMILES格式表示的分子转换成图像；（3）将分子的图像表示输入到CNN模型中；（4）使用优化算法训练CNN模型进行预测和分析。

表2 (Table 2): 用于药物开发的几个公共数据库。这里我们提供了这些数据库的名称、简要描述、URL和参考文献，旨在促进相关研究。

表3 (Table 3): 不同图像相关模型的图示。我们将使用相同数据集的方法分组，并为每个方法标注发表年份、期刊和具体引文，以使表格清晰。请注意，由于这些方法在其原始论文中采用不同的数据选择方案来评估其有效性，因此无法在同一数据集上对它们进行性能比较。表4 (Table 4): 用于基于图像的分子表示学习的工具/算法/代码/脚本的完整列表。对于未给出具体名称的算法，我们使用XXX等来表示它们。

图3 (Figure 3): 基于图像处理的各种学习范式图解。具体来说，监督/无监督学习是指用有标签/无标签数据优化AI模型。多模态学习意味着我们使用不同的数据模态（例如文本、图像）协同优化AI模型，而孪生CNN利用对比学习来衡量两个不同输入之间的相似性，以实现更高效的学习。相反，迁移学习利用来自另一个相似任务的知识来辅助缺乏标签数据的目标任务。自监督学习利用数据本身的属性来生成相关标签进行优化。

图4 (Figure 4): 基于不同学习范式的分类法。这里我们列出了代表性的范式及其对应的工作。我们想澄清ImageCLEF2018是所提出方法的名称，“2018”这个日期并非我们特意添加。此外，我们注意到一些工作在其原始论文中没有给出具体名称，因此我们采用“XX等”的形式来指代该工作。

图5 (Figure 5): 孪生CNN模型图解。其核心思想是利用一个卷积网络从分子中提取药物特征，并利用另一个卷积网络从基因特征向量中提取癌细胞系的特征。

图6 (Figure 6): 药物开发中多模态学习图解。其核心思想是开发一个AI模型，以同时处理不同数据模态（即图像和文本）进行药物识别。

图7 (Figure 7): 基于迁移学习的分子识别图解。我们不使用标记数据，而是借助一个大型预训练数据集，该数据集用于生成预训练模型，我们使用此模型辅助模型学习。这里的预训练模型可以配备各种分类器以适应不同的目标任务。

图8 (Figure 8): 药物开发中基于图像的应用。给定一个分子图像，我们利用计算机视觉技术生成视觉表示，可应用于药物发现、生物活性预测和毒性预测。