以下是部分新颖的制药论文题目以及相应的简要介绍：

1. 《人工智能在发现中的革新：从靶点识别到分子设计》

- 论文介绍了技术在发现全期间的应用涵靶点识别、分子设计、虚拟筛选等多个环节旨在增进新药研发的效率和成功率。

2. 《深度学助力发现：基于结构-活性关系的分子优化》

- 本论文探讨了深度学在发现中的应用，特别是在基于结构-活性关系（SAR）的分子优化方面，展示了怎么样加速分子的设计过程。

3. 《驱动的重定位研究：挖掘现有的潜在新用途》

- 论文详细阐述了怎么样利用技术对现有实重定位，以发现它们在治疗其他疾病中的潜在新用途，提升研发的性价比。

4. 《机器学在生物标志物发现中的应用：与生物信息学的融合》

- 文章分析了机器学技术在生物标志物发现中的应用，探讨了怎样去与生物信息学相结合，为疾病诊断和治疗提供新思路。

5. 《基于的高通量筛选：加速发现流程的革新方法》

- 论文介绍了基于的高通量筛选技术该方法可以快速识别具有潜在活性的化合物，从而加速发现流程。

6. 《人工智能在合成路线优化中的应用：减少成本、提升效率》

- 本论文探讨了技术在合成路线优化中的应用，通过智能化算法减少生产成本，加强合成效率。

7. 《辅助的设计：利用分子动力学模拟预测活性》

- 论文详细介绍了怎么样利用技术实分子动力学模拟，以预测分子的活性，为设计提供强有力的理论支持。

8. 《基于深度学的-靶点相互作用预测：打开新药研发的新大门》

- 文章讨论了深度学在-靶点相互作用预测中的应用，为发现提供了全新的视角和方法。

9. 《人工智能在个性化治疗中的应用：迈向精准医疗的未来》

- 论文分析了技术在个性化治疗中的应用，探讨了怎样去利用实现精准医疗，为患者提供更加个性化的治疗方案。

10. 《驱动的安全评估：利用大数据预测不良反应》

- 文章介绍了技术在安全评估中的应用通过分析大数据预测可能的不良反应为上市前的风险评估提供支持。