AI 藥物篩選

虛擬篩選通常依賴于計(jì)算機(jī)模擬和分子對接技術(shù)，通過計(jì)算分子間的相互作用來預(yù)測化合物的生物活性。人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 藥物篩選是一種結(jié)合 AI 技術(shù)與計(jì)算化學(xué)的高通量篩選方法，廣泛應(yīng)用于蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測、新藥研發(fā)和分子設(shè)計(jì)與優(yōu)化等領(lǐng)域。其主要目的是利用機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning，ML) 算法分析大量數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)規(guī)律，生成 AI 打分函數(shù)，以此提高篩選效率，加速候選藥物的發(fā)現(xiàn)過程。

MCE AI 藥物篩選平臺綜合使用分子對接、深度學(xué)習(xí)、分子動力學(xué)模擬等方法，借助高性能服務(wù)器，能夠在最短數(shù)小時(shí)內(nèi)完成數(shù)千萬分子的篩選，真正實(shí)現(xiàn)快速、高效！

圖 1. AI 技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用

基于靶點(diǎn)的 AI 篩選

基于靶點(diǎn)的 AI 篩選通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等算法及分子對接等技術(shù)，構(gòu)建化合物化學(xué)結(jié)構(gòu)與生物活性之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對藥物化合物作用機(jī)制的快速預(yù)測?；谏疃葘W(xué)習(xí) (Deep Learning，DL) 模型預(yù)測蛋白質(zhì)與小分子結(jié)合的 AI 篩選流程如下：

圖 2. 基于深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測蛋白和小分子結(jié)合的流程圖

數(shù)據(jù)收集

•基于 PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB 等公開數(shù)據(jù)集收集蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及小分子化合物數(shù)據(jù) (結(jié)構(gòu)、生物活性信息) 等，作為模型的輸入。

特征提取

•將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合深度學(xué)習(xí)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(jié)構(gòu)，而蛋白質(zhì)的特征則可以通過其氨基酸序列或三維結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼。

模型訓(xùn)練

•常用的深度學(xué)習(xí)模型主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNN)、Transformer 模型等。

•這些模型通過對比已知的蛋白質(zhì)-小分子結(jié)合實(shí)例，學(xué)習(xí)、識別潛在的結(jié)合模式。

•在訓(xùn)練過程中，模型會不斷優(yōu)化參數(shù)，以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。

活性預(yù)測

• 將待篩選的小分子輸入訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，以預(yù)測其與靶標(biāo)蛋白的結(jié)合能力。

• 根據(jù)預(yù)測結(jié)果對小分子進(jìn)行排序，選擇前幾名作為潛在候選藥物進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(zhì)的化合物，或者將已知的活性分子作為訓(xùn)練集，使用 AI 工具總結(jié)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(xué)空間中搜索新分子，設(shè)計(jì)出具有特定藥物特性的候選分子，從而提高藥物研發(fā)的效率和成功率。

圖 3. 借助深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)超大規(guī)?；瘜W(xué)空間探索：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (D-MPNN) 計(jì)算預(yù)測超過 1 億個(gè)分子的化學(xué)性質(zhì)。

服務(wù)優(yōu)勢

• 提供基于配體/受體的 AI 篩選、分子動力學(xué)模擬、結(jié)構(gòu)優(yōu)化及化合物合成的一體化服務(wù)

• 擁有成熟的化學(xué)合成能力及多種復(fù)雜化學(xué)合成技術(shù)

• 配備高性能的計(jì)算機(jī)服務(wù)器，確保快速高效的數(shù)據(jù)處理

• 擁有專業(yè)的分子模擬和藥物設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，具備豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)

• 實(shí)施高度標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)隱私管理，確保信息安全

服務(wù)咨詢

MCE AI 藥物篩選平臺旨在通過先進(jìn)的算法和計(jì)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(fā)的效率和成功率。進(jìn)一步了解服務(wù)價(jià)格或技術(shù)詳情等信息，請發(fā)郵件或直接聯(lián)系 MCE 的銷售人員。

品牌介紹:

• MCE (MedChemExpress) 擁有200 多種全球獨(dú)-家化合物庫，我們致力于為全球科研客戶提供前沿最-全的高品質(zhì)小分子活性化合物；

• 50,000 多種高選擇性抑制劑、激動劑涉及各熱門信號通路及疾病領(lǐng)域；

• 產(chǎn)品種類涵蓋各種重組蛋白，多肽，常用試劑盒 ，更有 PROTAC、ADC 等特色產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于新藥研發(fā)、生命科學(xué)等科研項(xiàng)目；

• 提供虛擬篩選，離子通道篩選，代謝組學(xué)分析檢測分析，藥物篩選等專業(yè)技術(shù)服務(wù)；