虚拟筛选在生物医药领域的应用通常依赖于计算机模拟和分子对接技术，通过计算分子间的相互作用来预测化合物的生物活性。人工智能（AI）药物筛选作为一种结合AI技术与计算化学的高通量筛选方法，广泛应用于蛋白结构预测、新药研发及分子设计与优化等领域。其核心目的是利用机器学习（ML）算法分析大量数据，从中学习规律，并生成AI打分函数，以此提高筛选效率，加速候选药物的发现过程。

尊龙凯时药物筛选平台综合应用了分子对接、深度学习及分子动力学模拟等技术，借助高性能服务器，能够在短短几小时内完成数千万分子的筛选，真正实现高效快速的药物发现。

基于靶点的AI筛选

通过应用深度神经网络、随机森林等机器学习算法及分子对接技术，研究者可以构建化合物的化学结构与生物活性之间的关系模型。这使得药物化合物的作用机制能够得到快速预测。

AI筛选的工作流程

基于深度学习（DL）模型预测蛋白质与小分子的结合过程如下：

• 数据收集：利用公开数据集如PDBbind、ChEMBL和RCSB PDB等收集蛋白质结构和小分子化合物的数据，作为模型的输入。
• 特征提取：将原始数据转化为适合深度学习模型处理的格式。例如，可以采用分子指纹表示小分子的结构，而蛋白质特征则可通过氨基酸序列或三维结构编码。
• 模型训练：常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）及Transformer模型等。这些模型通过比对已知的蛋白质-小分子结合实例，学习和识别潜在的结合模式，优化参数以提升预测精度。
• 活性预测：将待筛选的小分子输入训练好的深度学习模型，预测其与靶标蛋白的结合能力，并根据预测结果对小分子进行排序，选择前几名作为潜在候选药物进行实验验证。

基于配体的AI筛选

在基于配体的AI筛选中，研究者可以从已知的化合物库中物色具备特定性质的化合物，或者使用已知活性分子构建训练集，借助AI工具总结特征并生成相似的新分子。尊龙凯时的AI生成模型能够在更广泛的化学空间内探索新分子，设计具有特定药物特性的候选分子，有效提升药物研发的效率和成功率。

尊龙凯时药物筛选平台的优势

• 提供基于配体/受体的AI筛选、分子动力学模拟、结构优化及化合物合成的一体化服务。
• 拥有成熟的化学合成能力及多种复杂化学合成技术。
• 配备高性能计算机服务器，确保快速高效的数据处理。
• 拥有专业的分子模拟与药物设计团队，具备丰富的行业经验。
• 实施严格的数据隐私管理，确保信息安全。

尊龙凯时药物筛选平台旨在通过先进算法和计算能力，快速识别潜在药物候选分子，极大提高药物研发的效率和成功率。如需了解服务价格或技术详情，欢迎通过电子邮件或直接联系尊龙凯时的销售人员。

品牌介绍

尊龙凯时（MedChemExpress）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的高品质小分子活性化合物，涵盖超过50,000种具有高选择性的抑制剂和激动剂，涉及各热门信号通路及疾病领域。产品种类包括各类重组蛋白、多肽及常用试剂盒，此外还有PROTAC与ADC等特色产品，广泛服务于新药研发和生命科学等科研项目。