AI在药物分子设计中的效率如何提升？

发布时间：2025-05-15 14:54:53 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：5 次

AI在药物分子设计中的效率提升主要体现在以下几个方面：

1. 靶点发现与验证

• AI能够从海量生物信息中快速且精准地锁定与疾病相关的潜在靶点，大大缩短了靶点发现的时间。

• 例如，AlphaFold算法能够精确预测所有已知蛋白质的三维结构，为基于结构的药物设计提供了重要的基础。

2. 分子生成与优化

• 从头生成：AI可以通过生成式模型快速生成具有理想生物效应和药代动力学特性的分子。例如，Zhang等开发的ResGen模型通过分层的自回归过程直接在蛋白质口袋内生成3D分子，提高了计算效率和生成的物理合理性。

• 先导化合物优化：AI模型能够结合生成式AI与基于结构的分子设计策略，实现linker设计、片段替换、骨架跃迁及侧链修饰等所有先导化合物优化子任务的全流程整合。

• 多约束生成：多约束分子生成方法（MCMG）通过知识蒸馏模型降低复杂度，提升生成分子的多样性，对多目标药物分子生成任务的成功率显著高于其他主流模型。

3. 分子对接与虚拟筛选

• AI技术能够高效预测分子对接的可能结合位点，减少计算资源消耗，达到计算资源与计算准确度的平衡。

• AI驱动的虚拟筛选可以基于受体、配体或蛋白质-配体相互作用进行，通过预筛选减少实际需要筛选的药物分子数，提高发现先导化合物的效率。

4. 药物分子属性预测

• AI算法可以无偏差地预测目标分子的物理化学性质、生物活性以及毒性，从而在早期筛选出具有潜力的候选分子。

• 例如，华为云盘古大模型能够进行靶点口袋发现、分子对接、分子属性预测等，将药物设计效率提升了33%，分子优化后靶点结合能增强40%。

5. 合成路径优化

• AI可以通过图探索策略筛选最优合成路线，将每个节点代表一个化学物质，用连接线表示它们之间的可能化学反应，从而快速找到成功率最高、反应步骤最少的合成路径。

• 例如，AIxFuse通过结合主动学习和强化学习策略，实现了高效的协同效应，生成的分子在双靶点分子对接打分及其他药物关键特性上表现出色。

6. 数据驱动的模型优化

• AI可以通过联邦学习等技术，共享模型而不共享数据，解决数据保密问题，同时提高模型的预测能力。

• 主动学习策略可以指导实验，增加实验数据，不断迭代模型，提高预测效率。

7. 临床试验优化

• AI能够通过数据分析优化临床试验设计，提高试验效率，降低试验成本。

• 在I期临床试验中，AI发现的药物分子成功率高达80-90%，远高于行业平均水平。

8. 综合平台与工具

• 例如，Insilico Medicine的GENTRL技术仅用46天就完成了纤维化的先导化合物设计，展示了AI在加速药物发现中的潜力。

• 微芯生物与华为云合作，利用盘古大模型实现辅助药物分子设计，为原创新药全链条独立、自主开发的闭环提供了极大帮助。

通过以上多种方式，AI显著提升了药物分子设计的效率，加速了新药研发的进程。