虚拟筛选通常借助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）药物筛选是一种将AI技术与计算化学相结合的高通量筛选方法，广泛应用于蛋白质结构预测、新药开发及分子设计与优化等方面。其主要目标是利用机器学习（Machine Learning，ML）算法分析大量数据，从中总结规律，生成AI评分函数，从而提升筛选效率，加速候选药物的发现过程。

MCE AI药物筛选平台结合了分子对接、深度学习和分子动力学模拟等多种技术，借助高性能服务器，能够在短短数小时内完成数千万分子的筛选，真正实现快速且高效的药物候选分子的发现。

在基于靶点的AI筛选中，采用深度神经网络、随机森林等机器学习算法，结合分子对接等技术，构建化合物的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结合的AI筛选过程包括以下几个步骤：

数据收集：通过PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB等公开数据库，收集蛋白质结构数据及小分子化合物数据（结构、生物活性信息等），作为模型的输入。

特征提取：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，而蛋白质的特征则可通过氨基酸序列或三维结构进行编码。

模型训练：主流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，识别潜在的结合模式。在训练过程中，模型不断优化参数，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，选出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符合所需性质的化合物，或用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生成模型能够更广泛地搜索化学空间，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与成功率。

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。该平台拥有成熟的化学合成能力、丰富的复杂化学合成技术，配备高性能的计算机服务器，确保快速高效的数据处理。同时，具备专业的分子模拟和药物设计团队，拥有丰富的行业经验，并实施高度标准的数据隐私管理，以确保信息安全。

MCE AI药物筛选平台旨在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，从而大幅提升药物研发的效率与成功率。有关服务价格或技术详情，请发邮件或直接联系MCE的销售人员。

品牌介绍：人生就是博-尊龙凯时的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、最新的高品质小分子活性化合物；超过50,000种高选择性抑制剂和激动剂涵盖各热门信号通路及疾病领域；产品种类涉及各种重组蛋白、多肽、常用试剂盒，还包括PROTAC、ADC等特色产品，应用于新药研发及生命科学等科研项目；此外，还提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析及药物筛选等专业技术服务。