虚拟筛选技术在生物医疗领域中扮演着关键角色，通常依赖计算机模拟和分子对接手段，通过计算分子间的相互作用，以预测化合物的生物活性。与此同时，结合人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术与计算化学的AI药物筛选方法，已成为一项高效的高通量筛选技术，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。

这项技术的主要目标是利用机器学习(Machine Learning，ML)算法分析大量数据，从中提取规律，生成AI打分函数，从而显著提高筛选效率，加速候选药物的发现过程。MCEAI药物筛选平台综合运用分子对接、深度学习和分子动力学模拟等技术，借助高性能服务器，能够在数小时内完成数千万分子的筛选，切实实现快速、高效的药物研发。

基于靶点的AI筛选通过深度神经网络、随机森林等机器学习算法及分子对接技术，构建化合物的化学结构与其生物活性之间的关系模型，从而能够迅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流程包括多个关键步骤：

1. 数据收集：通过PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB等公开数据集，收集蛋白质结构数据及小分子化合物数据（例如，结构和生物活性信息），作为模型输入。

2. 特征提取：将原始数据转换为适合深度学习模型处理的格式。例如，使用分子指纹(molecular fingerprints)来表示小分子的结构，而蛋白质特征则可以通过其氨基酸序列或三维结构进行编码。

3. 模型训练：利用卷积神经网络(CNN)、图神经网络(GNN)及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，学习和识别潜在的结合模式。在训练过程中，模型会不断优化参数，以提高预测的准确性和可靠性。

4. 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，并根据预测结果对小分子进行排序，选择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，研究人员可以从已知的化合物库中寻找具备所需性质的化合物，或将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，从而提升药物研发的效率和成功率。

MCEAI药物筛选平台提供一体化服务，包括基于配体/受体的AI筛选、分子动力学模拟、结构优化和化合物合成等。我们拥有成熟的化学合成能力和多种复杂的化学合成技术，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，我们拥有专业的分子模拟和药物设计团队，具备丰富的行业经验，并实施高度标准的数据隐私管理，以保障信息安全。

通过整合先进的算法和计算能力，MCEAI药物筛选平台旨在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。有关俄罗斯专享会284的服务价格或技术详情，请通过邮件或直接联系MCE的销售人员获取更多信息。

品牌介绍：

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、全面的高品质小分子活性化合物。我们的产品包括超过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。产品范围还包括各种重组蛋白、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和生命科学等科研项目。同时，我们提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析及药物筛选等专业技术服务，以满足各类研发需求。