虚拟筛选技术在生物医疗领域中扮演着重要角色，通常依赖于计算机模拟和分子对接技术，通过计算分析分子间的相互作用，预测化合物的生物活性。人工智能（Artificial Intelligence，AI）药物筛选是一种结合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、新药研发以及分子设计与优化等领域。其主要目的在于利用机器学习（Machine Learning，ML）算法分析大量数据，从中提取规律，生成AI打分函数，从而提高筛选效率并加速候选药物的发现过程。

在这一背景下，尊龙凯时的MCEAI药物筛选平台利用分子对接、深度学习和分子动力学模拟等先进方法，借助高性能计算服务器，能够在仅数小时内完成超过千万个分子的筛选，真正实现快速与高效。

基于靶点的AI筛选技术，运用深度神经网络、随机森林等机器学习算法以及分子对接等技术，建立了化合物化学结构与生物活性之间的关系模型，从而能够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能力的流程如下：

首先是数据收集，研究团队会基于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的结构与生物活性信息，作为模型输入。接着是特征提取过程，将原始数据转化为深度学习模型可处理的格式。例如，可以用分子指纹表示小分子的结构，而蛋白质的特征通过其氨基酸序列或三维结构进行编码。模型训练则使用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）、Transformer模型等深度学习模型，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，不断优化参数以提高预测准确性和可靠性。

当待筛选的小分子输入经过训练的深度学习模型后，模型会对其与靶标蛋白的结合能力进行预测，根据预测结果对小分子进行排名，选择前几名作为潜在候选药物并进行实验验证。

在基于配体的AI筛选中，研究人员能够从已知的化合物库中寻找具有所需性质的化合物，或将已知的活性分子作为训练集，使用AI工具提炼其特征并生成相似的新分子。尊龙凯时的AI生成模型可以在更广泛的化学空间中搜索新分子，从而设计出具有特定药物特性的候选分子，显著提高药物研发的效率和成功率。

尊龙凯时的MCEAI药物筛选平台不仅提供基于配体/受体的AI筛选服务，还支持分子动力学模拟、结构优化及化合物合成，具备成熟的化学合成能力，采用多种复杂化学合成技术。平台配备高性能计算机服务器，确保数据处理快速高效，并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。此外，实施高度标准的数据隐私管理，确保信息安全。

通过先进的算法和计算能力，MCEAI药物筛选平台致力于快速识别潜在的药物候选分子，大幅提升药物研发的效率和成功率。对于服务价格或技术详情等信息，请随时联系尊龙凯时的销售团队。

品牌介绍：

尊龙凯时（MedChemExpress）拥有200多种全球独特化合物库，致力于为全球科研客户提供前沿与高品质的小分子活性化合物。我们提供超过50,000种高选择性抑制剂与激动剂，涵盖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、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。同时，我们也提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析检测等专业技术服务。