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(guò)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(duì)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(duì)藥物化合物作用機(jī)制的快速預(yù)測(cè)。基于深度學(xué)習(xí) (Deep Learning，DL) 模型預(yù)測(cè)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(cè)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(kāi)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(lái)表示小分子的結(jié)構(gòu)，而蛋白質(zhì)的特征則可以通過(guò)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(guò)對(duì)比已知的蛋白質(zhì)-小分子結(jié)合實(shí)例，學(xué)習(xí)、識(shí)別潛在的結(jié)合模式。
?在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)不斷優(yōu)化參數(shù)，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。

活性預(yù)測(cè)
? 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(cè)其與靶標(biāo)蛋白的結(jié)合能力。
? 根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)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(kù)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)模化學(xué)空間探索：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (D-MPNN) 計(jì)算預(yù)測(cè)超過(guò) 1 億個(gè)分子的化學(xué)性質(zhì)。

 
服務(wù)優(yōu)勢(shì)
? 提供基于配體/受體的 AI 篩選、分子動(dòng)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(zhuān)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(tái)旨在通過(guò)先進(jìn)的算法和計(jì)算能力，快速識(shí)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(qǐng)發(fā)郵件至 sales@MedChemExpress.cn 或直接聯(lián)系 MCE 的銷(xiāo)售人員。

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