2024年7月19日，来自加拿大麦克马斯特大学的研究人员在 Nature Chemical Biology上发表研究Machine learning in preclinical drug discovery， 讨论了在药物发现的临床前阶段整合机器学习方法的现状和未来前景，重点关注其在不同疾病领域的应用，以加速初始药物发现、作用机制（MOA）阐明和化学性质优化。 新药研发涉及多个复杂环节，包括靶点识别、化合物筛选、活性验证、作用机制阐明及临床前和临床试验等。 传统的药物筛选方法，如高通量筛选（HTS），尽管可以大规模测试化合物库，但成本高昂且耗时。
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