AI在药物研发中的虚拟筛选（Virtual Screening）如何加速新药发现？

发布时间：2025-04-18 10:54:11 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：18 次

AI在药物研发中的虚拟筛选（Virtual Screening）可以通过以下多种方式加速新药发现：

1. 生成式虚拟筛选（Generative Virtual Screening）

• 智能分子设计：与传统的暴力筛选方法不同，生成式虚拟筛选利用生成式AI模型（如MolMIM）迭代设计分子。这些模型以种子分子为基础，优化生成具有特定药物属性（如结合亲和力和ADMET特性）的分子。

• 减少化合物测试数量：生成式模型通过智能设计减少需要测试的化合物数量，同时确保生成的候选分子质量更高。

2. 加速筛选过程

• 高效AI模型：使用加速的AI模型（如DiffDock），其速度比传统对接方法快6.3倍，显著加快了筛选过程。

• 模块化与灵活性：生成式虚拟筛选具有高度的模块化，允许在蛋白质折叠、分子生成和对接等环节中互换组件。随着新的AI模型不断涌现，可以轻松集成到现有工作流程中，确保筛选过程始终处于技术前沿。

3. 深度学习技术的应用

• 卷积神经网络（CNN）：CNN在基于结构的虚拟筛选中表现出色，能够分析3D分子结构和结合位点，准确预测药物-靶点结合。

• 生成对抗网络（GAN）：GAN通过训练两个竞争网络（一个生成分子，一个评估分子）来生成具有特定生物活性的新型分子。

4. 提升预测精度

• 深度学习管道：例如VirtuDockDL，这是一个基于Python的Web平台，利用图神经网络（GNN）分析和预测化合物作为潜在药物候选物的有效性。在验证阶段，VirtuDockDL在多个数据集上表现出色，准确率达到99%，F1分数为0.992，AUC为0.99。

• 结合多种筛选方法：VirtuDockDL结合了基于配体和基于结构的筛选方法，通过深度学习实现了更高的预测精度和自动化处理。

5. 应对挑战

• 数据质量与可用性：AI模型需要高质量、多样化的数据集进行训练和验证。然而，药物研发中的数据往往受限于专有性、数据格式不一致和生物系统的复杂性。

• 模型可解释性：许多AI模型（尤其是深度学习模型）被视为“黑箱”，缺乏透明度。这在高度监管的制药行业中是一个重大挑战，因为研究人员需要理解模型的推理过程。

• 计算资源需求：AI驱动的虚拟筛选需要大量的计算资源，尤其是深度学习模型，这限制了其在小型研究实验室中的应用。

6. 未来发展方向

• 开发可解释的AI模型：未来研究应优先开发可解释的AI模型，以提高研究人员对结果的信任度。

• 优化计算效率：优化深度学习算法以降低计算成本，使先进的AI模型更易于被广泛使用。

• 促进数据共享与合作：扩大公共数据库中的高质量分子数据，促进学术界、工业界和监管机构之间的数据共享。

通过这些方式，AI在虚拟筛选中的应用不仅能够显著加快新药发现的速度，还能提高筛选的准确性和效率，为应对全球健康挑战提供更有力的支持。