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TargetMol | 分子动力学模拟 | 计算机辅助/人工智能药物设计

人工智能发展至今已经有有六十多年,当下正经历的是以深度学习技术突破为核心的第三次人工智能浪潮。人工智能药物设计(Artificial Intelligence Drug Design,AIDD)是指在创新药研发过程中引入人工智能技术,结合大数据的精准药物设计,以达到短时、低成本开发新药的目的。

2021年由DeepMind公司发布的AlphaFold2算法,以接近实验水平的精度预测蛋白质的三维结构,这一成果被视为人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一。而2024年发布的AlphaFold3,更是可以预测蛋白质、DNA、RNA、小分子等的几乎所有生物分子结构和相互作用。这一成果大大推动了生命科学的发展,也正式将人工智能的热潮推向生物医药领域。

而同为2024年诺贝尔化学奖的David Baker则是在计算蛋白质设计方面取得了重大突破。其利用RoseTT系列软件设计出自然界中从未存在的新蛋白质,为药物研发、疫苗设计等领域带来了革命性的突破。
targetmol | 人工智能药物设计

虽然人工智能在蛋白质预测与设计层面的工作已经取得了十足的进展,但人工智能辅助药物设计的未来并不仅限于此,先导化合物筛选与分子动力学模拟等领域皆发挥重大的作用。 Targetmol利用自研深度学习算法PLANET,在高达60亿的超大化合物数据库(Topscience Database)搜索成药分子;同时利用微妙级长时MD模拟算力平台,快速洞悉蛋白质与成药分子的作用关系,助力创新药研究快速开展。未来我们可以期待更多由人工智能设计的创新药物问世,为患者带来更多的希望和福音。