自20世紀60年代初，首 個(gè)定量構效關(guān)系QSAR模型誕生并應用于藥物發(fā)現后，計算機輔助藥物設計（CADD）得以飛速發(fā)展，成為制藥業(yè)的核心工具。分子對接技術(shù)由于其準確性和實(shí)用性，不僅廣泛應用于西藥研發(fā)，更拓展至中藥和食品領(lǐng)域。該技術(shù)有助于發(fā)現先導化合物、篩選藥物、明確藥物作用機理，甚至可揭示毒副作用和不良反應。
隨著(zhù)機器學(xué)習與人工智能的崛起，AI驅動(dòng)的藥物發(fā)現（AIDD）逐漸嶄露頭角，將逐漸取代CADD成為主流。那么，AI加持的分子對接未來(lái)將如何變革？
01
更準
在傳統的藥物設計中，預測分子間的相互作用主要依賴(lài)于實(shí)驗和經(jīng)驗，但這種方法往往受到實(shí)驗條件和主觀(guān)因素的影響。
而AI虛擬對接作為藥物設計的重要工具，通過(guò)深度學(xué)習和復雜的算法，大大提高了預測的準確度。
在加入計算機學(xué)習及人工智能算法后，AI分子對接的預測精度顯著(zhù)提升，為藥物設計和篩選提供了更為可靠的依據。
02
更快
分子對接有多種類(lèi)型，剛性對接、半柔性對接及柔性對接。其中柔性對接能計算配體和蛋白質(zhì)的自由變化，精確度高但對計算資源要求極高。然而，借助AI和云算力，我們能夠降低對硬件的依賴(lài)。
通過(guò)應用超算技術(shù)，AI分子對接的分析速度提升至數天完成整個(gè)分子庫上億對配體與靶點(diǎn)的對接分析。
這一突破性進(jìn)展將大大縮短藥物研發(fā)周期，加速創(chuàng )新藥物的上市進(jìn)程。
03
更簡(jiǎn)單
傳統的分子對接涉及多個(gè)步驟和參數，對新手而言有一定的學(xué)習門(mén)檻。市面上甚至還有非常多的實(shí)操培訓班。而如今，隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，盲對接算法的出現簡(jiǎn)化了這一過(guò)程。通過(guò)人工智能的自動(dòng)化和智能化處理，研究人員可以更加便捷地進(jìn)行分子對接，降低了技術(shù)門(mén)檻，使得更多人能夠參與到藥物研發(fā)的過(guò)程中。這一轉變讓藥物研發(fā)變得“傻瓜式”操作，極大地提高了研發(fā)效率。
此外，AI分子對接在中藥研發(fā)領(lǐng)域也展現出巨大潛力。中藥有效成分結構復雜且數量龐大，傳統的對接方法往往難以處理。而AI技術(shù)能夠更好地解析中藥成分之間的相互作用，為中藥的現代化和國際化提供有力支持。通過(guò)應用AI網(wǎng)絡(luò )藥理學(xué)算法、批量成分活性預測等先進(jìn)技術(shù)，我們能夠解決中藥多成分、多靶點(diǎn)、多信號通路多效應機制復雜的問(wèn)題，進(jìn)一步增強中藥藥效并加強新適應癥的二次開(kāi)發(fā)。
總結來(lái)說(shuō)，AI升級加持后的分子對接在藥物研發(fā)領(lǐng)域展現出巨大的潛力和優(yōu)勢。它以更高的準確度、更快的速度和更簡(jiǎn)便的操作性，引領(lǐng)著(zhù)藥物研發(fā)的創(chuàng )新發(fā)展。無(wú)論是西藥還是中藥領(lǐng)域，這一技術(shù)都將為新藥的發(fā)現和開(kāi)發(fā)提供強有力的支持。未來(lái)，隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應用拓展，我們有理由相信分子對接將在藥物研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為人類(lèi)健康事業(yè)的發(fā)展做出更大的貢獻。
圖片來(lái)源：天然產(chǎn)物AI研發(fā)平臺-分子對接
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為了評估我們AI分子對接算法在反向對接方面的性能，我們采用了這篇文獻[1]中常用的兩個(gè)數據集Astex Diverse Set(ADS)和DrugBank，并使用其中的反向對接評分函數比較了常見(jiàn)的三類(lèi)算法及其改進(jìn)版本的性能：①Autodock Vina；②DOCK；③Schr?dinger GLIDE?？梢钥闯鎏烊划a(chǎn)物AI研發(fā)平臺的算法均優(yōu)于其它的算法。
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