在药物研发的浩瀚征途中，机器学习正扮演着前所未有的角色，其强大的数据处理与模式识别能力，为药物筛选流程带来了革命性的变革，一个亟待解答的问题是：如何利用机器学习技术，精准预测药物与靶点的相互作用，从而在海量化合物中迅速锁定候选药物？
答案在于构建高效的药物-靶标相互作用预测模型，通过深度学习算法，我们可以分析数以百万计的分子结构数据和已知的生物活性信息，揭示隐藏的分子间相互作用规律，这不仅加速了药物筛选过程，还显著降低了实验成本和动物使用，机器学习还能辅助设计更精确、更有效的药物分子，为个性化医疗和精准治疗铺平道路。
机器学习不仅是药物研发的“智”胜之选，更是推动医药行业迈向智能化、精准化未来的关键引擎。
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