关于本研究主题
肿瘤学领域持续面临重大挑战：癌症作为全球主要死因之一，传统药物研发常受困于高成本、长周期和低成功率。然而，人工智能（AI）的兴起为癌症研究带来革命性突破。借助计算生物学与数字医学的快速发展，AI可分析海量生物数据集，助力发现新治疗靶点、优化化学筛选流程并预测治疗效果。在抗癌药物研究中，AI能够识别协同药物组合、实现现有药物再利用并定制个性化治疗方案。尽管前景广阔，AI在临床环境中的伦理部署及方法学验证等挑战仍待解决。
本研究主题旨在探索人工智能在癌症治疗发现、开发与优化中的创新应用。研究人员正利用AI算法加速新型化合物识别、预测药物-靶点相互作用并优化临床前评估。AI对精准医学的贡献尤为显著，它能基于遗传学、蛋白质组学和临床信息，为患者量身定制药理学干预方案。本主题将深入探讨AI辅助药物设计、肿瘤学研究中的数字孪生建模以及AI与多组学技术的整合等最新进展。此外，AI在药物重定位、毒性预测及耐药机制阐释中发挥关键作用。通过促进药理学家、数据科学家、临床医生和计算生物学家的跨学科协作，目标是弥合计算发现与实际应用之间的差距，从而制定更高效、个性化的癌症治疗方案。
为深化AI在肿瘤药理学中的应用认知，我们欢迎涉及但不限于以下方向的投稿：
- 人工智能在癌症治疗药物发现与分子工程中的应用
- 药物疗效与耐药机制的预测建模
- 机器学习在药物重定位中的实践
- 精准肿瘤学中AI与多组学数据的整合
- 药代动力学与药效学的AI驱动模拟建模
- 癌症治疗中AI应用的伦理、法律及实施挑战
投稿需阐明AI如何通过药理学方法提升癌症的诊断、治疗或管理水平。仅包含生物信息学分析、计算预测或公共数据库研究（缺乏独立临床队列验证、体外/体内生物验证）的稿件不符合本研究主题的发表要求。
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