眾所周知，傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)之旅是艱難的，大多數(shù)的藥物需要 10-15 年才能進(jìn)入臨床，花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億美元的成本，最終，大多數(shù)候選藥物會(huì)由于安全或者療效問(wèn)題而失敗。隨著 AI 時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的事實(shí)證明，AI 是藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的強(qiáng)大工具，為長(zhǎng)期存在的挑戰(zhàn)提供了創(chuàng)新的解決方案。

 
基于 AI 篩選的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

高效靶點(diǎn)識(shí)別： AI 算法可以篩選龐大的生物數(shù)據(jù)庫(kù)，以前所未有的速度和高精度識(shí)別潛在的藥物靶點(diǎn)。

深度機(jī)制洞察： 通過(guò)分析從基因組到臨床的所有數(shù)據(jù)，AI 工具可以精確定位在疾病進(jìn)展中起關(guān)鍵作用的分子和生物途經(jīng)，為研究人員提供關(guān)于潛在治療干預(yù)措施的寶貴見(jiàn)解。

快速化合物篩選： 同時(shí)，基于 AI 篩選技術(shù)能夠?qū)Υ笮偷幕衔飵?kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的篩選，以識(shí)別最有可能與靶標(biāo)結(jié)合的化合物。這個(gè)過(guò)程曾經(jīng)耗時(shí)且成本高昂，現(xiàn)在可以在短時(shí)間內(nèi)完成，大大加快了藥物發(fā)現(xiàn)的步伐。

提升評(píng)估精度： 此外，AI 驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型可以幫助研究人員更準(zhǔn)確地評(píng)估候選藥物的有效性和安全性，從而指導(dǎo)優(yōu)先對(duì)哪些化合物進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和測(cè)試。

這些優(yōu)勢(shì)最終轉(zhuǎn)化為高效的篩選平臺(tái)，例如 MCE AI 藥物篩選平臺(tái)（www.medchemexpress.cn/ai-driven-drug-screening.html）。相較于傳統(tǒng)虛擬篩選，AI藥物篩選創(chuàng)新性地融合了人工智能（AI）技術(shù)與計(jì)算化學(xué)方法（如分子對(duì)接）。 它利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法分析海量數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)規(guī)律并生成高效的AI打分函數(shù)，從而大幅提升篩選效率，加速候選藥物的發(fā)現(xiàn)。這種方法已廣泛應(yīng)用于蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、新藥研發(fā)和分子設(shè)計(jì)與優(yōu)化等關(guān)鍵領(lǐng)域。

MCE AI 藥物篩選平臺(tái)綜合使用分子對(duì)接、深度學(xué)習(xí)、分子動(dòng)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(wàn)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

 
具體應(yīng)用上，AI藥物篩選主要體現(xiàn)為基于靶點(diǎn)和基于配體的。

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

 
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)。

 
綜上所述，AI 藥物篩選技術(shù)正以前所未有的方式重塑藥物研發(fā)格局。它通過(guò)顯著提升靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、機(jī)制理解、化合物篩選與評(píng)估的速度和精度，有效克服了傳統(tǒng)藥物研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高、失敗率高的核心痛點(diǎn)。從 MCE 平臺(tái)展現(xiàn)的高效性能，到基于靶點(diǎn)和配體的智能篩選策略，AI 正逐步成為新藥發(fā)現(xiàn)不可或缺的強(qiáng)大引擎。隨著技術(shù)的持續(xù)迭代和數(shù)據(jù)的不斷積累，AI 藥物篩選有望進(jìn)一步釋放潛力，加速更多安全有效的創(chuàng)新藥物惠及患者，推動(dòng)整個(gè)醫(yī)藥行業(yè)進(jìn)入一個(gè)更加智能高效的新時(shí)代。