藥物發(fā)現與優(yōu)化
在藥物發(fā)現與優(yōu)化階段，我們提供系列基于人工智能的藥物設計與篩選軟件或技術(shù)服務(wù)，加速化合物的設計、優(yōu)化、ADMET篩選，從而極大地節約合成試驗成本，同時(shí)提高成藥的成功率。
人工智能驅動(dòng)藥物設計AIDD
收集大量針對某（幾）個(gè)靶標的化合物及其對應的活性數據，搭建活性QSAR模型。在A(yíng)DMET Predictor軟件中輸入1個(gè)種子化合物的結構式，設定結構轉換規則，讓其產(chǎn)生批量新的化合物，對進(jìn)行評估的性質(zhì)并設置閾值，比如活性，ADMET風(fēng)險系數，生物利用度，合成難易度等，最后系統將自動(dòng)通過(guò)帕累托Pareto最優(yōu)，挑選出綜合性質(zhì)最好的N個(gè)化合物，軟件自動(dòng)循環(huán)上述流程，不斷迭代，直到達到開(kāi)始設置的閾值才結束迭代。如下圖：
人工智能驅動(dòng)藥物設計AIDD 工作流程圖
快速準確地預測化合物ADME/Tox性質(zhì)
在藥物設計階段，可通過(guò)預測所設計化合物的ADME/Tox性質(zhì)，從而快速地篩選出ADMET性質(zhì)相對較佳的化合物進(jìn)行合成。
在先導化合物優(yōu)化階段，可通過(guò)特定性質(zhì)的預測或代謝位點(diǎn)的預測，為結構改造提供指導。
在化合物篩選階段，通過(guò)預測化合物的ADMET性質(zhì)，可篩選出綜合性質(zhì)較優(yōu)的化合物開(kāi)展下一步的動(dòng)物試驗，或指導優(yōu)先開(kāi)展某些試驗。
快速預測PK曲線(xiàn)與生物利用度
候選藥物只有在人體內有合適的藥代動(dòng)力學(xué)才能發(fā)揮其療效，如能在早期研發(fā)階段就較準確地預測化合物的生物利用度，將提高候選化合物的成功率。
通過(guò)整合機器學(xué)習預測模型和胃腸道高級房室吸收與轉運ACAT模型，您只需輸入結構式即可得到化合物在人體內的濃度-時(shí)間曲線(xiàn)及相關(guān)參數。隨著(zhù)藥物研發(fā)階段的推進(jìn)，后期體外和體內的實(shí)驗數據將增多，這時(shí)可在人體生理模型對應的參數中，用試驗數據替換預測數據，從而優(yōu)化結果。
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