AI for Science应用：深度学习助力新型靶蛋白的药物从头设计（AIDD助力药物研发）由于受到新疾病出现的困扰，所以需要加快药物设计过程以开发针对这些疾病的新疗法。虽然基于深度学习的方法在基于配体的药物设计方面取得了一些成功。然而，这些方法在针对新靶点设计药物时面临数据稀缺的问题。在本项工作中，利用深度学习和分子模拟方法来开发药物设计流程，这对于目标特异性配体数据集有限或不可用的情况非常有用。在目标蛋白的活性位点筛选目标蛋白同源物的抑制剂，以获取初始目标特异性数据集。迁移学习用于学习特定目标数据集的特征。利用深度预测模型来预测新设计分子的潜在活性。使用强化学习将这两种模型结合起来，以设计具