傳統(tǒng)的藥物發(fā)現(xiàn)之旅是艱難的，大多數(shù)的藥物需要 10-15 年才能進入臨床，花費數(shù)百萬甚至數(shù)十億美元的成本，最終，大多數(shù)候選藥物會由于安全或者療效問題而失敗。隨著 AI 時代的到來，越來越多的事實證明，AI 是藥物發(fā)現(xiàn)過程中的強大工具，為長期存在的挑戰(zhàn)提供了創(chuàng)新的解決方案。

基于 AI 篩選的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

高效靶點識別： AI 算法可以篩選龐大的生物數(shù)據(jù)庫，以前所-未有的速度和高精度識別潛在的藥物靶點。

深度機制洞察： 通過分析從基因組到臨床的所有數(shù)據(jù)，AI 工具可以精確定位在疾病進展中起關(guān)鍵作用的分子和生物途經(jīng)，為研究人員提供關(guān)于潛在治療干預(yù)措施的寶貴見解。

快速化合物篩選： 同時，基于 AI 篩選技術(shù)能夠?qū)Υ笮偷幕衔飵鞌?shù)據(jù)進行快速的篩選，以識別最有可能與靶標結(jié)合的化合物。這個過程曾經(jīng)耗時且成本高昂，現(xiàn)在可以在短時間內(nèi)完成，大大加快了藥物發(fā)現(xiàn)的步伐。

提升評估精度： 此外，AI 驅(qū)動的預(yù)測模型可以幫助研究人員更準確地評估候選藥物的有效性和安全性，從而指導(dǎo)優(yōu)先對哪些化合物進行進一步的優(yōu)化和測試。

這些優(yōu)勢最終轉(zhuǎn)化為高效的篩選平臺，例如 MCE AI 藥物篩選平臺。相較于傳統(tǒng)虛擬篩選，AI藥物篩選創(chuàng)新性地融合了人工智能（AI）技術(shù)與計算化學(xué)方法（如分子對接）。 它利用機器學(xué)習（ML）算法分析海量數(shù)據(jù)，學(xué)習規(guī)律并生成高效的AI打分函數(shù)，從而大幅提升篩選效率，加速候選藥物的發(fā)現(xiàn)。這種方法已廣泛應(yīng)用于蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測、新藥研發(fā)和分子設(shè)計與優(yōu)化等關(guān)鍵領(lǐng)域。

MCE AI 藥物篩選平臺綜合使用分子對接、深度學(xué)習、分子動力學(xué)模擬等方法，借助高性能服務(wù)器，能夠在最短數(shù)小時內(nèi)完成數(shù)千萬分子的篩選，真正實現(xiàn)快速、高效！

圖 1. AI 技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用

具體應(yīng)用上，AI藥物篩選主要體現(xiàn)為基于靶點和基于配體的。

基于靶點的 AI 篩選：

基于靶點的 AI 篩選通過機器學(xué)習中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林等算法及分子對接等技術(shù)，構(gòu)建化合物化學(xué)結(jié)構(gòu)與生物活性之間的關(guān)系模型，實現(xiàn)對藥物化合物作用機制的快速預(yù)測?；谏疃葘W(xué)習 (Deep Learning，DL) 模型預(yù)測蛋白質(zhì)與小分子結(jié)合的 AI 篩選流程如下：

圖 2. 基于深度學(xué)習模型預(yù)測蛋白和小分子結(jié)合的流程圖

基于配體的 AI 篩選：

在基于配體的 AI 篩選中，研究人員可以從已知的化合物庫中尋找具有所需性質(zhì)的化合物，或者將已知的活性分子作為訓(xùn)練集，使用 AI 工具總結(jié)其特征并生成相似的新分子。AI 生成模型可以在更廣泛的化學(xué)空間中搜索新分子，設(shè)計出具有特定藥物特性的候選分子，從而提高藥物研發(fā)的效率和成功率。

圖 3. 借助深度學(xué)習算法，實現(xiàn)超大規(guī)?；瘜W(xué)空間探索：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (D-MPNN) 計算預(yù)測超過 1 億個分子的化學(xué)性質(zhì)。

綜上所述，AI 藥物篩選技術(shù)正以前所-未有的方式重塑藥物研發(fā)格局。它通過顯著提升靶點發(fā)現(xiàn)、機制理解、化合物篩選與評估的速度和精度，有效克服了傳統(tǒng)藥物研發(fā)周期長、成本高、失敗率高的核心痛點。從 MCE 平臺展現(xiàn)的高效性能，到基于靶點和配體的智能篩選策略，AI 正逐步成為新藥發(fā)現(xiàn)不可-或缺的強大引擎。隨著技術(shù)的持續(xù)迭代和數(shù)據(jù)的不斷積累，AI 藥物篩選有望進一步釋放潛力，加速更多安全有效的創(chuàng)新藥物惠及患者，推動整個醫(yī)藥行業(yè)進入一個更加智能高效的新時代。