新药临床前候选化合物的设计与筛选

需求详情

需求基础：新药临床前研究涉及靶点筛选与早期发现、分子生成与优化、成药性与安全性预测等环节，目前主要依靠人工文献调研和传统实验筛选，周期长、成本高。需求内容：1、靶点筛选与早期发现：利用自然语言处理从文献与专利中抽提靶点-疾病关系、构建知识图谱并预测隐含关联；基于多组学数据和知识图谱进行关键靶标预测，分析蛋白-蛋白相互作用和通路网络；依靠AlphaFold和几何图神经网络等工具准确预测蛋白质三维结构及配体结合能力，为后续分子设计奠定基础。2、AI分子生成与优化：基于生成式化学模型针对特定蛋白活性口袋从头生成全新骨架分子；设计可合成的化合物路线并自动优化；通过物理势能计算和药效团引导等方法开展超大规模虚拟筛选。3、成药性与安全性预测：将ADMET等多项指标统一建模用于早期预测，大幅降低因安全性问题导致的高昂后期失败成本。