基于 AI 的药物筛选技术，有哪些优势？| MCE

传统的药物发现之旅是艰难的，大多数的药物需要 10-15 年才能进入临床，花费数百万甚至数十亿美元的成本，最终，大多数候选药物会由于安全或者疗效问题而失败。随着 AI 时代的到来，越来越多的事实证明，AI 是药物发现过程中的强大工具，为长期存在的挑战提供了创新的解决方案。

基于 AI 筛选的优势主要体现在以下几个方面：

高效靶点识别： AI 算法可以筛选庞大的生物数据库，以前所-未有的速度和高精度识别潜在的药物靶点。

深度机制洞察： 通过分析从基因组到临床的所有数据，AI 工具可以精确定位在疾病进展中起关键作用的分子和生物途经，为研究人员提供关于潜在治疗干预措施的宝贵见解。

快速化合物筛选： 同时，基于 AI 筛选技术能够对大型的化合物库数据进行快速的筛选，以识别最有可能与靶标结合的化合物。这个过程曾经耗时且成本高昂，现在可以在短时间内完成，大大加快了药物发现的步伐。

提升评估精度： 此外，AI 驱动的预测模型可以帮助研究人员更准确地评估候选药物的有效性和安全性，从而指导优先对哪些化合物进行进一步的优化和测试。

这些优势最终转化为高效的筛选平台，例如 MCE AI 药物筛选平台。相较于传统虚拟筛选，AI药物筛选创新性地融合了人工智能（AI）技术与计算化学方法（如分子对接）。 它利用机器学习（ML）算法分析海量数据，学习规律并生成高效的AI打分函数，从而大幅提升筛选效率，加速候选药物的发现。这种方法已广泛应用于蛋白结构预测、新药研发和分子设计与优化等关键领域。

MCE AI 药物筛选平台综合使用分子对接、深度学习、分子动力学模拟等方法，借助高性能服务器，能够在最短数小时内完成数千万分子的筛选，真正实现快速、高效！

图 1. AI 技术在药物发现中的应用

具体应用上，AI药物筛选主要体现为基于靶点和基于配体的。

基于靶点的 AI 筛选：

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等技术，构建化合物化学结构与生物活性之间的关系模型，实现对药物化合物作用机制的快速预测。基于深度学习 (Deep Learning，DL) 模型预测蛋白质与小分子结合的 AI 筛选流程如下：

图 2. 基于深度学习模型预测蛋白和小分子结合的流程图

基于配体的 AI 筛选：

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，使用 AI 工具总结其特征并生成相似的新分子。AI 生成模型可以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，从而提高药物研发的效率和成功率。

图 3. 借助深度学习算法，实现超大规模化学空间探索：图神经网络 (D-MPNN) 计算预测超过 1 亿个分子的化学性质。

综上所述，AI 药物筛选技术正以前所-未有的方式重塑药物研发格局。它通过显著提升靶点发现、机制理解、化合物筛选与评估的速度和精度，有效克服了传统药物研发周期长、成本高、失败率高的核心痛点。从 MCE 平台展现的高效性能，到基于靶点和配体的智能筛选策略，AI 正逐步成为新药发现不可-或缺的强大引擎。随着技术的持续迭代和数据的不断积累，AI 药物筛选有望进一步释放潜力，加速更多安全有效的创新药物惠及患者，推动整个医药行业进入一个更加智能高效的新时代。