The Future of ChatGPT in Medicinal Chemistry: Harnessing AI for Accelerated Drug Discovery

药物发现 药品 数据科学 化学 计算机科学 纳米技术 药理学 医学 材料科学 生物化学
作者
Tathagata Pradhan,Ojasvi Gupta,Gita Chawla
出处
期刊:ChemistrySelect [Wiley]
卷期号:9 (13) 被引量:9
标识
DOI:10.1002/slct.202304359
摘要

Abstract Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in various fields, including medicinal chemistry and drug discovery. The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies in medicinal chemistry has revolutionized drug discovery processes. Among AI models, ChatGPT (Generative Pre‐trained Transformer) has shown remarkable capabilities in natural language understanding and generation. This review article delves into the potential applications and prospects of ChatGPT in the domain of medicinal chemistry, focusing on its contributions to drug discovery, compound design, virtual screening, target identification, and optimization of pharmacokinetic properties. ChatGPT′s ability to generate contextually relevant text makes it a valuable tool for data mining and analysis of vast chemical and biological information repositories. In this review article, the authors have discussed the challenges and ethical considerations associated with the implementation of ChatGPT 3.5 in medicinal chemistry research. Authors also extend their acknowledgment to ChatGPT (version 3.5) for its contribution in furnishing responses to the prompt, thereby shedding light on the applications of ChatGPT in the field of medicinal chemistry. The authors have analyzed the responses of ChatGPT.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助幸福的羿采纳,获得10
1秒前
Guo发布了新的文献求助10
1秒前
jjjdcjcj完成签到,获得积分10
1秒前
KY发布了新的文献求助10
2秒前
所所应助高天雨采纳,获得10
2秒前
所所应助企福采纳,获得10
2秒前
fengjingjing发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
叶子完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
smottom应助biubiuu采纳,获得10
4秒前
5秒前
zzz完成签到,获得积分10
6秒前
倩Q发布了新的文献求助10
6秒前
樱桃完成签到,获得积分10
7秒前
xiang发布了新的文献求助10
7秒前
NexusExplorer应助原野采纳,获得10
9秒前
10秒前
池林完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
15秒前
上官若男应助zh1858f采纳,获得10
16秒前
xiaoxioayixi发布了新的文献求助10
17秒前
高天雨发布了新的文献求助10
17秒前
Ecokarster发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
isvv发布了新的文献求助20
22秒前
Jasper应助义气的羽毛采纳,获得10
23秒前
KY完成签到,获得积分10
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
24秒前
天天完成签到,获得积分10
24秒前
原野发布了新的文献求助10
24秒前
海人完成签到 ,获得积分10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
小马甲应助qqqqqq采纳,获得10
27秒前
27秒前
28秒前
Rain完成签到,获得积分10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Quaternary Science Reference Third edition 6000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 3000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Les Mantodea de guyane 2000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5785240
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5686798
关于积分的说明 15467120
捐赠科研通 4914318
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2645181
邀请新用户注册赠送积分活动 1592988
关于科研通互助平台的介绍 1547323