利用基于深度学习的分子生成加速药物候选物的发现的思想引起了极大关注，并开发了许多用于自动药物设计的深度生成模型，称为分子生成。其中，优化主导在实际药物设计中起着重要作用，我们对传统的计算机辅助药物设计方法进行了系统评述，将这些策略组织成了四个主要子任务，每个任务都有明确的输入和输出。此评述还探讨了基本概念、目标、传统 CADD 技术和 AIDD 的最新进展。此外，我们提出了一种基于受限子图生成的统一视角，以协调 de novo 设计和主导优化的方法。通过这种视角，de novo 设计可以融入主导优化的策略，以解决生成难以合成的分子的挑战；反之，主导优化可通过将其作为在特定次结构上生成分子的任务来受益于 de novo 设计的创新。

Apr, 2024

该研究提出了一种分子繁殖算法，可以帮助药物开发人员用于发现新的具有指定化学特性轮廓的化合物，提高了生成化合物的准确性、多样性和新颖性。

Feb, 2020

利用 Mol-CycleGAN，可以生成在结构上类似于原有分子的优化化合物，该模型在抗药物分子的罚函数 logP 优化中表现良好。

Feb, 2019

本文介绍了一种生成具有理想属性的分子的新方法，该方法通过在分子和分子片段上执行扩散来获取混合高斯分布，并使用新颖的基于电子效应的分解方法优化多个分子属性，从而在人工智能驱动的药物设计和发现方面具有重要的应用前景。

Oct, 2023

本文提出了一种基于图形的 MoLeR 模型，支持框架作为初始生成过程的种子，能够在没有生成历史的条件下快速训练和采样，而且在定向分子优化任务上表现优异。

Mar, 2021

本研究提出了一种基于 scaffold 的分子生成模型，通过顺序添加顶点和边来生成分子图，可以在保证给定 scaffold 的同时控制生成分子的多种性质。

May, 2019

通过 3DToMolo 这一多模式引导生成 / 优化任务的文本结构对齐对称扩散框架，我们提出了一种创新方法来解决分子设计问题，取得了优于现有方法的结果表现，并能够生成包含指定目标亚结构的新型分子。

Mar, 2024

通过已有的分子引导，我们提出了一个新的生成分子工作流 $ extbf {STRIDE}$，可以在没有重新训练的情况下，生成 [新的分子]，这对于具有结构相似性的小数据集是特别有用的。

Nov, 2023

基于结构的药物设计通过利用三维靶点结构的先验知识生成高亲和力配体。本研究提出了 MolEdit3D 方法，将三维分子生成与优化框架相结合，通过使用片段开发了一种新的三维图形编辑模型来生成分子，并在丰富的三维配体上进行了预训练，然后采用目标引导的自学习策略来改进与目标相关的性质。MolEdit3D 在大多数评估指标上达到了最先进水平，并且展示了对目标相关和目标无关性质的强大能力。

Feb, 2024

本文重点研究了药物发现方面的自动优化工具，并且提出了一种基于图像及其翻译方法的分子优化技术，利用其原子级编码和自回归图形解码器解决分子结构中的多个技术挑战。同时，我们的模型在多项任务中显著优于现有的基准模型。

Jun, 2019