AI+药物研发革命|基于人工智能的天然产物与药物开发策略及工具进展

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作者：微信文章


为方便大家更好的学习，我们构建了一个社群，欢迎大家加入，内容如下：

这个社群包括分析，分离，鉴定，计算等多方面科研平台：

发布形式包括但不限于文件，图片，视频等形式！

分析：

1.HPLC知识和使用

2.LC/GC-MS方法开发

3.赛默飞、安捷伦，waters、AB等液质联用技术

4.代谢组学技术

5.GNPS-分子网络技术

6.质谱代谢组学软件

分离：

7.天然产物分离技术

8.天然产物分离材料

鉴定：

9.NMR，MS，UV，IR技术

10.结构鉴定涉及软件包和使用

11.确定相对构型和绝对构型的技术

其他：

12.科研软件安装包以及安装使用教程

13.质谱解析AI工具介绍和教程

13.支持一对一付费培训

此星球针对以上模块，设立包括理论知识、步骤流 程、实操等多方面等级付费会员独享服务。

目前已有HPLC，代谢组学，分子网络（MN，FBMN，BBMN、MZmine、MSdial、waters-QI以及deepmass，sirius，中药活性成分研究体系构建6个技术等发布）

感兴趣的伙伴可以进入社群，每天更新大量资料，前沿动向，天然产物研究技术等，上面是涵盖内容。


✨ 亮点展示

AI全面赋能：从基因挖掘到结构解析，人工智能贯穿天然产物发现全链条多靶点智能预测：集成深度学习、网络药理学，实现多成分-多靶点-多通路协同机制解析大数据驱动：整合基因组、代谢组、质谱、NMR等多源数据，构建智能发现平台工具爆发式增长：2014-2023年间涌现50+款AI辅助工具，覆盖从预测到验证全流程研究范式革新：传统“试错式”筛选转向“预测优先”的精准研发模式未来可期：联邦学习、多模态融合、自动化实验将开启下一代智能药物发现

🔬 研究背景

天然产物（Natural Products, NPs）是药物发现的重要源泉，历史上超过60%的临床药物直接或间接来源于天然产物或其衍生物。然而，传统天然产物研发面临周期长、成本高、重复发现率高、结构解析困难等瓶颈。

近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是机器学习（ML）与深度学习（DL）在生物信息学、化学信息学领域的深度融合，为天然产物发现与药物研发（NP D/DD）带来了革命性工具。AI能够高效处理海量组学数据，实现从基因到化合物、从结构到活性的智能预测与优化，大幅提升研发效率与成功率。



图1：AI驱动下的天然产物智能发现全流程
🧠 研究方法与技术路线

本研究基于2025年发表于《Critical Reviews in Biotechnology》的综述，系统梳理了2014-2023年间出现的50余款AI辅助工具，涵盖以下核心环节：
1. 基因-化合物关联预测

利用antiSMASH、DeepRiPP、DeepBGC等工具，从基因组数据中智能预测生物合成基因簇（BGCs）及其可能产生的化合物结构，实现“基因挖矿”。



图2：AI驱动的基因簇识别与化合物预测工具
2. 药物重定位与靶点预测

结合QSAR模型、分子对接、深度学习虚拟筛选（如Deep Docking）、药物1靶点相互作用预测（DTI）模型，对已知天然产物进行新适应症挖掘。
3. 代谢途径预测与优化

采用AI模型（如DeepRF、RetroPath RL）预测合成途径，并通过机器学习优化发酵条件、酶工程策略，提升产物产量。
4. 结构解析与去重复化

整合质谱（MS）、核磁（NMR）数据，利用GNPS、SIRIUS 4、SMART 2.0等平台，实现高通量、高准确率的化合物鉴定与去重复。



图3：AI辅助下的快速去重复化与结构注释流程
📊 研究结果与突破

1. 工具生态日趋成熟

形成了覆盖“预测-验证-优化”全链条的工具矩阵（见表2、表3），包括：

质谱解析类：GNPS、MS2Query、CANOPUS、MolDiscoveryNMR解析类：SMART 2.0、MADByTE、COLMARm靶点预测类：SwissTargetPrediction、PharmMapper、DeepConv-DTI途径设计类：BioNavi-NP、RetroPath RL、MRE

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图4：AI工具在天然产物发现各环节的应用图谱
2. 成功案例不断涌现

AI工具已助力发现多个新颖天然产物家族，如：

利用DeepRiPP发现新型核糖体肽（RiPPs）通过GNPS结合分子网络发现rivulariapeptolides家族蛋白酶抑制剂应用antiSMASH 7.0预测并验证新型聚酮化合物基因簇

3. 多靶点协同机制解析成为可能

AI驱动的网络药理学方法，可系统揭示天然产物复方（如当归-川芎药对）通过多成分、多靶点、多通路发挥协同作用的机制，为中药现代化提供新范式。

AI正在重塑天然产物研发的范式：

效率提升：将传统数年研发周期缩短至数月，实现高通量、智能化筛选与设计精准预测：从“大海捞针”转向“精准捕捞”，提高新化合物发现成功率机制深度：可系统解析复杂混合物（如中药复方）的多靶点协同机制数据驱动：促进多组学数据融合，构建可迭代优化的智能研发闭环

⚠️ 挑战与展望

尽管前景广阔，AI在天然产物研发中仍面临挑战：数据质量与标准不一、工具易用性不足、算法可解释性有限、实验验证成本仍高等。未来发展方向包括：

联邦学习：跨机构协作训练模型，保护数据隐私的同时提升预测性能多模态融合：深度整合基因组、蛋白质组、代谢组、影像组数据自动化实验平台：AI预测直接驱动机器人实验，实现“干湿实验闭环”开放科学与标准化：推动数据、工具、算法的开源共享与标准化建设

✅ 结论

人工智能已全面渗透天然产物发现与药物研发各个环节，从基因智能挖矿、途径理性设计、结构快速解析，到多靶点机制预测，形成了一套日益完善的工具生态系统。AI不仅大幅提升了研发效率，更深刻改变了研究范式，推动天然产物研究从“经验驱动”迈向“数据驱动”和“模型驱动”的智能时代。

随着算法进步、数据积累与工具迭代，AI有望在未来十年内成为天然产物药物发现的标配技术，为创新药物研发注入强大智能动力。
📚 参考文献

Basnet, B. B., Zhou, Z.-Y., Wei, B., & Wang, H. (2025). Advances in AI-based strategies and tools to facilitate natural product and drug development. Critical Reviews in Biotechnology, 45(7), 1527–1558.

Zhang, M., Li, P., Zhang, S., et al. (2021). Study on the Mechanism of the Danggui-Chuanxiong Herb Pair on Treating Thrombus through Network Pharmacology and Zebrafish Models. ACS Omega, 6(23), 14677-14691.

相关工具与数据库：GNPS, antiSMASH, SIRIUS, METLIN, TcmSP, SEA, STITCH, TTD, CTD等
往期推荐：AI革命天然产物结构鉴定：基于质谱与核磁共振数据的天然产物结构机器学习辅助注释天然产物靶点鉴定方法：小分子探针技术：解锁中药精准靶点的“万能钥匙”分子网络/代谢组学构建流程：1.构建分子网络流程：GNPS-基于特征分子网络（FBMN）构建流程详解2.构建分子网络前的数据预处理流程：新教程MZmine处理LC-MS/MS数据全网最详细流程详解：从原始数据到导出到GNPS分析-GNPS-FBMN分子网络构建流程3.结合DeepMass结构鉴定的工作流：DeepMass与分子网络（GNPS）、Mzmine整合工作流程4.DeepMass结构鉴定流程：DeepMass技术与 GNPS 分子网络结合加速新化合物注释流程5.诊断离子过滤器用于天然产物去重和精细化聚类导向：诊断离子过滤器-天然产物去重和精细聚类导向的研究利器6.汇总流程：分子网络/代谢组学全流程实操指南：MZmine数据处理-诊断离子过滤-GNPS/特征分子网络-DeepMass/SIRIUS注释
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