在产品管线方面，Atomwise正在推进其专有的小分子候选药物管线。公司的主要候选药物之一是一种TYK2抑制剂，这是通过其专有的AI平台AtomNet发现的。据公司介绍，AtomNet是一种先进的神经网络技术，专为预测基于结构的药物发现中小分子的生物活性而设计，其能力甚至有可能取代传统的高通量筛选方法。随着人工智能技术在生物医...
但设计一款作用在两个靶点上的小分子药物，药化学家就很难完成。所以迄今为止，还没有针对双靶点的小分子药物是通过药化设计出来的，只有一些单靶点小分子药物在研发完成上市后，才意外发现是通过作用在不同的靶点上产生了疗效。AI技术的发展则为小分子双靶点药物的研发提供了新的方向。我们设计分子时，只要使其满足...
基于AI的药物小分子设计加速了药物研发的进程，是近期药物研发领域的重要研究方向。对于小分子的有效表征和理解是AI药物设计的核心问题。虽然领域内各种AI模型层出不穷，但尚缺乏普适的计算框架，可以将小分子的生成、优化、属性预测以及小分子相互作用等各种单独任务进行统一建模。近日，同济大学生命科学与技术学院生物信...
明斯特大学的Marwin H. S. Segler等人探索了分子生成模型与QSAR模型联合使用进行AI抗菌药物发现的可行性。 然而,现有的AI小分子抗菌药物设计软件尚无法令药物科学家满意:(1)从可及性角度,现有软件常常以命令行形式出现因而不方便使用、或者是企业私有软件而无法获取;(2)从功能角度,所有软件都未考虑到抗生素不同于其他...
成功开发了RoseTTAFold All-Atom (RFAA),这是一种先进的神经网络模型,能够精确预测和设计包含蛋白质、核酸、小分子和金属在内的复杂生物分子组装。RFAA在CAMEO盲对接挑战中表现优异,并且能够生成具有高结合活性的定制蛋白质结构,为药物设计和生物传感器开发提供了新的可能性。
不同之处：1）应用领域的侧重点：诺贝尔化学奖所聚焦的AI模型主要用于蛋白质设计和蛋白质结构预测，这对生物学研究和大分子药物的开发意义重大。而我们公司更专注于小分子药物研发，虽然同样依赖蛋白质结构预测，但我们更注重小分子与蛋白质的相互作用，将蛋白质结构预测作为辅助工具，以助力小分子化合物的设计。2）技术...
研发新型小分子药物一直是医药科学一项具有挑战性且复杂的任务。然而,随着人工智能技术的进步,我们迎来了一个全新的智能药物设计时代。在惟研平台,您可以通过“惟研AI+小分子药物智能筛选设计”来定制并设计所需的小分子药物。 基于最新的人工智能技术,根据疾病靶点和小分子的多模态信息与图结构特征,我们为研发人员提供...
在新药研发早期需要对潜在的药物候选化合物与靶点蛋白的亲和力进行评估,以期以最少的合成工作量,找到较好亲和力的化合物。本项目将利用百度AI Studio 编译安装学术版Desmond软件,实现对两个化合物的结合自由能对比计算。 项目介绍 项目背景 相比于传统的分子对接技术,自由能计算显示出了更高的准确性,因而在药品研发领域...
药物研发 加速药物发现:传统的药物研发过程中,寻找与特定疾病相关的蛋白质靶点并设计与之结合的药物分子是一个漫长而复杂的过程。AI 定制蛋白质 “锁” 的技术可以大大加速这一过程。通过快速设计出与疾病相关的小分子结合的蛋白质 “锁”,可以为药物研发提供新的靶点和思路,缩短药物研发周期,提高研发效率。
现有的AI小分子抗菌药物设计软件虽有应用，但存在局限性：一是可及性问题，软件往往以命令行形式提供，使用不便，或受限于企业私有而难以获取；二是功能局限，所有软件均未充分考虑抗生素作为小分子药物的独特性质，即类抗生素性。为解决这些问题，中国医学科学院/北京协和医学院药物研究所（“协和药学”）的...