图 1. AI 技术在药物发现中的应用

 
基于靶点的 AI 筛选

基于靶点的 AI 筛选通过机器学习中的深度神经网络、随机森林等算法及分子对接等技术，构建化合物化学结构与生物活性之间的关系模型，实现对药物化合物作用机制的快速预测。基于深度学习 (Deep Learning，DL) 模型预测蛋白质与小分子结合的 AI 筛选流程如下：

图 2. 基于深度学习模型预测蛋白和小分子结合的流程图

 
数据收集
•基于 PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB 等公开数据集收集蛋白质结构数据以及小分子化合物数据 (结构、生物活性信息) 等，作为模型的输入。

特征提取
•将原始数据转换为适合深度学习模型处理的格式。
• 例如，可以使用分子指纹 (molecular fingerprints) 来表示小分子的结构，而蛋白质的特征则可以通过其氨基酸序列或三维结构进行编码。

模型训练
•常用的深度学习模型主要包括卷积神经网络 (CNN)、图神经网络 (GNN)、Transformer 模型等。
•这些模型通过对比已知的蛋白质-小分子结合实例，学习、识别潜在的结合模式。
•在训练过程中，模型会不断优化参数，以提高预测的准确性和可靠性。

活性预测
• 将待筛选的小分子输入训练好的深度学习模型，以预测其与靶标蛋白的结合能力。
• 根据预测结果对小分子进行排序，选择前几名作为潜在候选药物进行实验验证。

基于配体的 AI 筛选

在基于配体的 AI 筛选中，研究人员可以从已知的化合物库中寻找具有所需性质的化合物，或者将已知的活性分子作为训练集，使用 AI 工具总结其特征并生成相似的新分子。AI 生成模型可以在更广泛的化学空间中搜索新分子，设计出具有特定药物特性的候选分子，从而提高药物研发的效率和成功率。

图 3. 借助深度学习算法，实现超大规模化学空间探索：图神经网络 (D-MPNN) 计算预测超过 1 亿个分子的化学性质。

 
服务优势
• 提供基于配体/受体的 AI 筛选、分子动力学模拟、结构优化及化合物合成的一体化服务
• 拥有成熟的化学合成能力及多种复杂化学合成技术
• 配备高性能的计算机服务器，确保快速高效的数据处理
• 拥有专业的分子模拟和药物设计团队，具备丰富的行业经验
• 实施高度标准的数据隐私管理，确保信息安全

服务咨询

MCE AI 药物筛选平台旨在通过先进的算法和计算能力，快速识别潜在的药物候选分子，从而大幅提升药物研发的效率和成功率。进一步了解服务价格或技术详情等信息，请发邮件至 sales@MedChemExpress.cn 或直接联系 MCE 的销售人员。

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