圖 1. AI 技術在藥物發現中的應用

 
基于靶點的 AI 篩選

基于靶點的 AI 篩選通過機器學習中的深度神經網絡、隨機森林等算法及分子對接等技術，構建化合物化學結構與生物活性之間的關系模型，實現對藥物化合物作用機制的快速預測�；�于深度學習 (Deep Learning，DL) 模型預測蛋白質與小分子結合的 AI 篩選流程如下：

圖 2. 基于深度學習模型預測蛋白和小分子結合的流程圖

 
數據收集
•基于 PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB 等公開數據集收集蛋白質結構數據以及小分子化合物數據 (結構、生物活性信息) 等，作為模型的輸入。

特征提取
•將原始數據轉換為適合深度學習模型處理的格式。
• 例如，可以使用分子指紋 (molecular fingerprints) 來表示小分子的結構，而蛋白質的特征則可以通過其氨基酸序列或三維結構進行編碼。

模型訓練
•常用的深度學習模型主要包括卷積神經網絡 (CNN)、圖神經網絡 (GNN)、Transformer 模型等。
•這些模型通過對比已知的蛋白質-小分子結合實例，學習、識別潛在的結合模式。
•在訓練過程中，模型會不斷優化參數，以提高預測的準確性和可靠性。

活性預測
• 將待篩選的小分子輸入訓練好的深度學習模型，以預測其與靶標蛋白的結合能力。
• 根據預測結果對小分子進行排序，選擇前幾名作為潛在候選藥物進行實驗驗證。

基于配體的 AI 篩選

在基于配體的 AI 篩選中，研究人員可以從已知的化合物庫中尋找具有所需性質的化合物，或者將已知的活性分子作為訓練集，使用 AI 工具總結其特征并生成相似的新分子。AI 生成模型可以在更廣泛的化學空間中搜索新分子，設計出具有特定藥物特性的候選分子，從而提高藥物研發的效率和成功率。

圖 3. 借助深度學習算法，實現超大規模化學空間探索：圖神經網絡 (D-MPNN) 計算預測超過 1 億個分子的化學性質。

 
服務優勢
• 提供基于配體/受體的 AI 篩選、分子動力學模擬、結構優化及化合物合成的一體化服務
• 擁有成熟的化學合成能力及多種復雜化學合成技術
• 配備高性能的計算機服務器，確保快速高效的數據處理
• 擁有專業的分子模擬和藥物設計團隊，具備豐富的行業經驗
• 實施高度標準的數據隱私管理，確保信息安全

服務咨詢

MCE AI 藥物篩選平臺旨在通過先進的算法和計算能力，快速識別潛在的藥物候選分子，從而大幅提升藥物研發的效率和成功率。進一步了解服務價格或技術詳情等信息，請發郵件至 sales@MedChemExpress.cn 或直接聯系 MCE 的銷售人員。

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