虚拟筛选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。在生物医疗领域，人工智能(Artificial Intelligence, 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，得到了广泛运用。该技术广泛应用于蛋白结构预测、新药研发以及分子设计与优化等领域。其主要目标是利用机器学习(Machine Learning, ML)算法分析大量数据，从中发现规律，生成AI打分函数，从而提高筛选效率，推进候选药物的发现过程。

MCE AI药物筛选平台综合运用分子对接、深度学习、分子动力学模拟等多种方法，借助高效能服务器，能够在短短几小时内完成数千万分子的筛选，真正实现了快速与高效。基于靶点的AI筛选通过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，构建化合物化学结构与生物活性之间的关系模型，以快速预测药物化合物的作用机制。

基于深度学习(Deep Learning, DL)模型，预测蛋白质与小分子的结合AI筛选流程包括以下几个步骤：

数据收集

基于PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB等公开数据集，收集蛋白质结构数据和小分子化合物数据（如化学结构和生物活性信息），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，可以使用分子指纹（molecular fingerprints）表示小分子的结构，而蛋白质的特征则可通过氨基酸序列或三维结构进行编码。

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）和Transformer模型等。这些模型通过对比已知的蛋白质-小分子结合实例，学习并识别潜在的结合模式。在训练过程中，模型会不断优化参数，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，以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，并选择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，研究人员可从已知的化合物库中寻找具有所需性质的化合物，或者将已知的活性分子作为训练集，利用AI工具总结其特征并生成相似的新分子。AI生成模型能够在更广泛的化学空间中搜索新分子，设计出具有特定药物特性的候选分子，从而提升药物研发的效率和成功率。

MCE AI药物筛选平台提供基于配体/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。配备高性能的计算机服务器确保快速高效的数据处理，并拥有专业的分子模拟和药物设计团队，具备丰富的行业经验。同时，平台实施高度标准的数据隐私管理，确保信息安全。

MCE AI药物筛选平台致力于通过先进的算法和计算能力，快速识别潜在的药物候选分子，从而大幅提升药物研发的效率和成功率。了解更多服务价格或技术详情，请发邮件或直接联系金年会金字招牌诚信至上的销售人员。

品牌介绍：

• MCE(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。
• 提供50,000多种高选择性抑制剂、激动剂，覆盖各热门信号通路及疾病领域。
• 产品类型包括各种重组蛋白、多肽、常用试剂盒，以及更具特色的PROTAC、ADC等，广泛应用于新药研发和生命科学等科研项目。
• 提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析和药物筛选等专业技术服务。