在生物医疗领域,虚拟筛选技术利用计算机模拟与分子对接方法,通过分析分子间的相互作用来预测化合物的生物活性。相较于传统方法,人工智能(Artificial Intelligence,AI)药物筛选结合了AI技术与计算化学,已成为高通量筛选的有效方案,广泛应用于蛋白质结构预测、新药开发及分子设计优化等方面。此技术的主要目标在于借助机器学习(Machine Learning,ML)算法,从大规模数据中学习规律,并生成AI打分函数,从而提升筛选效率,加速候选药物的发现。
尊龙凯时的MCEAI药物筛选平台结合了分子对接、深度学习与分子动力学模拟等先进方法,依托高性能服务器,能够在短短数小时内完成数千万分子的筛选,显著推动药物研发的速度与效率。
基于靶点的AI筛选借助深度神经网络、随机森林等机器学习算法结合分子对接技术,构建化合物化学结构与生物活性之间的关系模型,实现药物化合物作用机制的快速预测。这一过程包括数据收集、特征提取、模型训练及活性预测等多个步骤。
数据收集阶段利用PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB等公开数据集收集蛋白质结构和小分子化合物的相关信息,作为模型的重要输入。接下来,在特征提取阶段,将原始数据转换为适合深度学习处理的格式,例如用分子指纹表示小分子的结构,通过氨基酸序列或三维结构对蛋白质进行编码。
在模型训练阶段,使用卷积神经网络(CNN)、图神经网络(GNN)、Transformer等深度学习模型,通过分析已知的蛋白质-小分子结合案例,寻找潜在的结合模式,并不断优化模型参数,以提升预测的准确性。
最后,活性预测环节使用经过训练的深度学习模型对待筛选小分子进行评估,预测其与靶标蛋白的结合能力,依据结果对小分子进行排名,选出潜在的候选药物进行实验验证。
在基于配体的AI筛选过程中,研究人员通过分析已知化合物库中的化合物,寻找符合所需特性的样本,或利用已知活性分子作为训练集,应用AI工具提炼其特征并生成相似的新分子。这不仅助力在更广泛的化学空间中搜索新分子,还能设计出具备特定药性特性的候选分子,从而提高药物研发的效率和成功率。
尊龙凯时致力于为客户提供高效的药物筛选服务,拥有成熟的化学合成能力及多种复杂合成技术,配备高性能计算机服务器,确保数据处理快速高效。我们的团队由经验丰富的分子模拟和药物设计专家组成,具备丰富的行业经验,并实施严格的数据隐私管理,确保信息的安全性。
MCEAI药物筛选平台旨在通过先进算法和强大计算能力,快速识别潜在的药物候选分子,大幅提升药物研发的效率和成功率。如需了解更多服务信息或技术细节,请通过电子邮件或直接联系尊龙凯时的销售团队。
品牌介绍:尊龙凯时(MCE)拥有200多种全球独家化合物库,致力于为全球科研客户提供前沿且全面的小分子活性化合物,涵盖50,000多种针对各大热门信号通路及疾病领域的高选择性抑制剂与激动剂。我们的产品种类繁多,涉及重组蛋白、多肽、常用试剂盒,还包括PROTAC、ADC等特色产品,广泛应用于新药研发和生命科学研究项目,并提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析与药物筛选等专业技术服务。