虚拟筛选技术在生物医药研究中越来越受到重视，通常依托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药物的生物活性。人工智能（Artificial Intelligence，AI）药物筛选是一种将AI技术与计算化学相结合的高通量筛选方法，广泛应用于药物发现、蛋白质结构预测和分子设计等领域。其核心目标在于利用机器学习（Machine Learning，ML）算法深入分析海量数据，学习有效模式，并生成AI评分函数，以此提高筛选效率，加速潜在药物的发现过程。

尊龙凯时的MCE AI药物筛选平台综合运用分子对接、深度学习及分子动力学模拟等多种技术，借助高性能的服务器系统，在数小时内完成数千万分子的筛选，切实实现快速且高效的药物发现。

基于靶点的AI筛选过程主要依赖于机器学习中的深度神经网络、随机森林等算法及分子对接技术来构建化合物的化学结构与生物活性之间的关系模型，快速预测药物的作用机制。基于深度学习（Deep Learning，DL）模型预测蛋白质与小分子结合的流程包括以下几个步骤：

数据收集

利用PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB等公开数据集，收集丰富的蛋白质结构和小分子化合物（包括其结构和生物活性信息）数据，作为后续模型的输入。

特征提取

将原始数据转换为适合深度学习模型处理的格式。例如，可通过分子指纹（molecular fingerprints）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进行编码。

模型训练

深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和Transformer模型等，这些模型通过已知的蛋白质-小分子结合实例进行训练，学习潜在结合模式，不断优化参数以提高预测的准确性和可靠性。

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。根据预测结果对小分子进行排序，选出前几名作为潜在候选药物进行实验验证。

在基于配体的AI筛选中，研究人员可以从已知的化合物库中探索具有所需性质的化合物，或者将已知的活性分子用作训练集，使用AI工具总结其特征生成相似的新分子。AI生成模型能够在更广泛的化学空间中搜索并设计出具有特定药物特性的候选分子，从而有效提升药物研发的效率和成功率。

尊龙凯时能够提供一体化的药物筛选服务，包括基于配体/受体的AI筛选、分子动力学模拟、结构优化及化合物合成。我们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，具备专业的分子模拟和药物设计团队，拥有丰富的行业经验，并实施高度标准的数据隐私管理，保障信息安全。

MCE AI药物筛选平台的目标是通过先进的算法和计算能力，迅速识别潜在的药物候选分子，从而显著提升药物研发的效率和成功率。如需了解更多服务价格或技术详情，请与尊龙凯时的销售团队取得联系。

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最前沿、最全面的高品质小分子活性化合物。
• 我们拥有超过50,000种高选择性抑制剂和激动剂，涉及诸多热门信号通路及疾病领域。
• 我们的产品种类涵盖各种重组蛋白、多肽、常用试剂盒，特别包括PROTAC、ADC等特色产品，广泛应用于新药研发和生命科学领域的科研项目。
• 我们还提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析及药物筛选等专业技术服务。