虚拟筛选技术常借助计算机模拟及分子对接手段，通过计算分子间的相互作用，以预测化合物的生物活性。在生物医疗领域，人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 药物筛选结合了 AI 技术与计算化学，成为一种高通量的筛选方法。这一方法广泛应用于蛋白质结构预测、新药研发及分子设计优化等多个方面。其核心在于运用机器学习 (Machine Learning，ML) 算法分析海量数据，从中提取规律，生成 AI 打分函数，以提升筛选效率，加速候选药物的发掘。

MCE AI 药物筛选平台整合了分子对接、深度学习、分子动力学等方法，借助高性能服务器，在短短数小时内即可完成数千万分子的筛选，真正实现快速且高效的药物筛选。

在基于靶点的 AI 筛选中，研究人员采用深度神经网络、随机森林等深度学习算法，以及分子对接技术，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过程包括以下步骤：

1. 数据收集：通过 PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB 等公开数据集，收集蛋白质结构及小分子化合物的数据（包括结构和生物活性信息），作为模型输入。

2. 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，使用分子指纹表示小分子结构，而蛋白质特征则可通过氨基酸序列或三维结构进行编码。

3. 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)、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。

4. 活性预测：将待筛选的小分子输入已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，选择前几名作为潜在的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寻找符合所需性质的化合物。AI 工具可将已知活性分子作为训练集，总结其特点并生成相似的新分子。通过 AI 生成模型，可以在更广泛的化学空间中寻找新分子，设计具备特定药物特性的候选分子，从而提升药物研发的效率与成功率。

MCE AI 药物筛选平台提供一站式服务，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。平台拥有成熟的化学合成能力和复杂的化学合成技术，配备高性能计算服务器，以确保快速高效的数据处理。同时，专业的分子模拟与药物设计团队积累了丰富的行业经验，实施严格的数据隐私管理以确保信息安全。

MCE AI 药物筛选平台致力于通过先进的算法和计算能力，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与成功率。了解更多关于服务价格或技术细节的信息，请通过邮件或直接联系 MCE 的销售人员。 人生就是博-尊龙凯时 作为药物研发领域的合作伙伴，期待与您一同推动科学进步。

MCE (MedChemExpress) 拥有200多种全球独家的化合物库，致力于为科研客户提供前沿且高品质的小分子活性化合物，涵盖50,000多种针对热门信号通路及疾病领域的高选择性抑制剂和激动剂。同时，产品类型丰富，包括各种重组蛋白、多肽、常用试剂盒，以及 PROTAC、ADC 等特色产品，广泛应用于新药研发与生命科学等科研项目。

MCE 还提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析检测及药物筛选等专业技术服务。无论是新药研发还是科研探索，我们始终以客户的需求为导向，矢志提供卓越的解决方案。