MCE推出AI藥物篩選平臺，實現數千萬的分子快速篩選_abio生物試劑品牌網
虛擬篩選通常依賴于計算機模擬和分子對接技術，通過計算分子間的相互作用來預測化合物的生物活性。人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 藥物篩選是一種結合 AI 技術與計算化學的高通量篩選方法，廣泛應用于蛋白結構預測、新藥研發和分子設計與優化等領域。其主要目的是利用機器學習 (Machine Learning，ML) 算法分析大量數據，從中學習規律，生成 AI 打分函數，以此提高篩選效率，加速候選藥物的發現過程。
MCE 推出 AI 藥物篩選平臺（ www.medchemexpress.cn/ai-driven-drug-screening.html ） 綜合使用分子對接、深度學習、分子動力學模擬等方法，借助高性能服務器，能夠在最短數小時內完成數千萬分子的篩選，真正實現快速、高效！
圖 1. AI 技術在藥物發現中的應用
基于靶點的 AI 篩選
基于靶點的 AI 篩選通過機器學習中的深度神經網絡、隨機森林等算法及分子對接等技術，構建化合物化學結構與生物活性之間的關系模型，實現對藥物化合物作用機制的快速預測。基于深度學習 (Deep Learning，DL) 模型預測蛋白質與小分子結合的 AI 篩選流程如下：
圖 2. 基于深度學習模型預測蛋白和小分子結合的流程圖
數據收集
?基于 PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB 等公開數據集收集蛋白質結構數據以及小分子化合物數據 (結構、生物活性信息) 等，作為模型的輸入。
特征提取
?將原始數據轉換為適合深度學習模型處理的格式。
? 例如，可以使用分子指紋 (molecular fingerprints) 來表示小分子的結構，而蛋白質的特征則可以通過其氨基酸序列或三維結構進行編碼。
模型訓練
?常用的深度學習模型主要包括卷積神經網絡 (CNN)、圖神經網絡 (GNN)、Transformer 模型等。
?這些模型通過對比已知的蛋白質-小分子結合實例，學習、識別潛在的結合模式。
?在訓練過程中，模型會不斷優化參數，以提高預測的準確性和可靠性。
活性預測
? 將待篩選的小分子輸入訓練好的深度學習模型，以預測其與靶標蛋白的結合能力。
? 根據預測結果對小分子進行排序，選擇前幾名作為潛在候選藥物進行實驗驗證。
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的化合物，或者將已知的活性分子作為訓練集，使用 AI 工具總結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空間中搜索新分子，設計出具有特定藥物特性的候選分子，從而提高藥物研發的效率和成功率。
圖 3. 借助深度學習算法，實現超大規模化學空間探索：圖神經網絡 (D-MPNN) 計算預測超過 1 億個分子的化學性質。
服務優勢
? 提供基于配體/受體的 AI 篩選、分子動力學模擬、結構優化及化合物合成的一體化服務
? 擁有成熟的化學合成能力及多種復雜化學合成技術
? 配備高性能的計算機服務器，確保快速高效的數據處理
? 擁有專業的分子模擬和藥物設計團隊，具備豐富的行業經驗
? 實施高度標準的數據隱私管理，確保信息安全
服務咨詢
MCE AI 藥物篩選平臺旨在通過先進的算法和計算能力，快速識別潛在的藥物候選分子，從而大幅提升藥物研發的效率和成功率。進一步了解服務價格或技術詳情等信息，請發郵件至 sales@MedChemExpress.cn 或直接聯系 MCE 的銷售人員。
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? MCE (MedChemExpress) 擁有200 多種全球獨家化合物庫，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域；
? 產品種類涵蓋各種重組蛋白，多肽，常用試劑盒 ，更有 PROTAC、ADC 等特色產品，廣泛應用于新藥研發、生命科學等科研項目；
? 提供虛擬篩選，離子通道篩選，代謝組學分析檢測分析，藥物篩選等專業技術服務；
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