开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）
一、课题研究的背景与意义
近些年来，考虑到传统药物设计方法具有一定的随机性和盲目性，药物研发耗时耗力，研发周期长，在药物发现和开发过程中创新小分子的临床批准成功率仍旧很低，最终失败的风险相对较高等因素，促进新药研发的新的研发手段是专家们需要面临的关键性问题。而人工智能药物设计技术的发展是基于对过程的合理指导来改变这一棘手情况的关键技术之一。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当今最重要的技术变革，已经成为创新应用的重要手段。在药物研发中，人工智能利用大数据和机器学习方法，可根据已有的药物研发数据提出新的可以被验证的假设，自主预测并设计出上百万小分子化合物，并根据药效、选择性等其他条件对化合物进行筛选。尽管对基于人工智能的模型构建存在一定的挑战性，但它确实已经成为了一种巨大的力量。人工智能技术凭借着它强大的数据挖掘功能已经成功地应用于药物研发的各个阶段，包括药物靶点识别、候选药物筛选、药物设计与优化、药物合成、药代动力学性质预测以及病理生理学研究等，从而加快研究进程并降低新药研发过程中所需成本。
在药物研发的初步阶段，像基于片段的药物发现(FBDD)是一种产生新的先导化合物和药物的方法策略，在制药、生物技术等领域已经得到了认可并且在接下来的时间里将继续盛行。当产生了大量的药物设计策略数据时，便可建立人工智能药物设计模型，利于人工智能辅助药物设计与优化。
人工智能需要大量可靠数据的支持，而药物设计数据库构建旨在为人工智能辅助药物设计提供良好的数据库来源，利用数据模型指导后续药物设计优化，使得人工智能辅助药物设计发挥更好的效用。在广泛收集的大量数据基础上建立人工智能药物设计模型不仅可以提高药物设计成功率，而且大大降低了成本，贯穿到从药物新靶标的发现，到新的靶向药物先导化合物的发现和改造，再到药物代谢动力学和毒理学整个研究过程，展现了巨大的优势。
二、课题研究内容
本课题从已经发表的药物设计策略出发，建立服务于人工智能药物设计优化的数据库。首先针对相关药物杂志进行广泛而系统的信息检索，整理记录其中需要的药物设计策略并构建数据库，作为人工智能辅助药物设计的数据来源。
本课题的研究方案：
- 药物分子设计策略数据收集
检索含有药物设计策略的数据库包括各种化学期刊，并将其中所检索到的小分子片段改造途径用ChemDraw加以记录，完成药物设计策略数据的收集。
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