傳統的藥物發現之旅是艱難的，大多數的藥物需要 10-15 年才能進入臨床，花費數百萬甚至數十億美元的成本，最終，大多數候選藥物會由于安全或者療效問題而失敗。隨著 AI 時代的到來，越來越多的事實證明，AI 是藥物發現過程中的強大工具，為長期存在的挑戰提供了創新的解決方案。

基于 AI 篩選的優勢主要體現在以下幾個方面：

高效靶點識別： AI 算法可以篩選龐大的生物數據庫，以前所-未有的速度和高精度識別潛在的藥物靶點。

深度機制洞察： 通過分析從基因組到臨床的所有數據，AI 工具可以精確定位在疾病進展中起關鍵作用的分子和生物途經，為研究人員提供關于潛在治療干預措施的寶貴見解。

快速化合物篩選： 同時，基于 AI 篩選技術能夠對大型的化合物庫數據進行快速的篩選，以識別最有可能與靶標結合的化合物。這個過程曾經耗時且成本高昂，現在可以在短時間內完成，大大加快了藥物發現的步伐。

提升評估精度： 此外，AI 驅動的預測模型可以幫助研究人員更準確地評估候選藥物的有效性和安全性，從而指導優先對哪些化合物進行進一步的優化和測試。

這些優勢最終轉化為高效的篩選平臺，例如 MCE AI 藥物篩選平臺。相較于傳統虛擬篩選，AI藥物篩選創新性地融合了人工智能（AI）技術與計算化學方法（如分子對接）。 它利用機器學習（ML）算法分析海量數據，學習規律并生成高效的AI打分函數，從而大幅提升篩選效率，加速候選藥物的發現。這種方法已廣泛應用于蛋白結構預測、新藥研發和分子設計與優化等關鍵領域。

MCE AI 藥物篩選平臺綜合使用分子對接、深度學習、分子動力學模擬等方法，借助高性能服務器，能夠在最短數小時內完成數千萬分子的篩選，真正實現快速、高效！

圖 1. AI 技術在藥物發現中的應用

具體應用上，AI藥物篩選主要體現為基于靶點和基于配體的。

基于靶點的 AI 篩選：

基于靶點的 AI 篩選通過機器學習中的深度神經網絡、隨機森林等算法及分子對接等技術，構建化合物化學結構與生物活性之間的關系模型，實現對藥物化合物作用機制的快速預測。基于深度學習 (Deep Learning，DL) 模型預測蛋白質與小分子結合的 AI 篩選流程如下：

圖 2. 基于深度學習模型預測蛋白和小分子結合的流程圖

基于配體的 AI 篩選：

在基于配體的 AI 篩選中，研究人員可以從已知的化合物庫中尋找具有所需性質的化合物，或者將已知的活性分子作為訓練集，使用 AI 工具總結其特征并生成相似的新分子。AI 生成模型可以在更廣泛的化學空間中搜索新分子，設計出具有特定藥物特性的候選分子，從而提高藥物研發的效率和成功率。

圖 3. 借助深度學習算法，實現超大規模化學空間探索：圖神經網絡 (D-MPNN) 計算預測超過 1 億個分子的化學性質。

綜上所述，AI 藥物篩選技術正以前所-未有的方式重塑藥物研發格局。它通過顯著提升靶點發現、機制理解、化合物篩選與評估的速度和精度，有效克服了傳統藥物研發周期長、成本高、失敗率高的核心痛點。從 MCE 平臺展現的高效性能，到基于靶點和配體的智能篩選策略，AI 正逐步成為新藥發現不可-或缺的強大引擎。隨著技術的持續迭代和數據的不斷積累，AI 藥物篩選有望進一步釋放潛力，加速更多安全有效的創新藥物惠及患者，推動整個醫藥行業進入一個更加智能高效的新時代。