虚拟筛选技术依托计算机模拟和分子对接方法，通过分析分子之间的相互作用来预测化合物在生物中的活性。人工智能药物筛选（AI Drug Screening）是将MILE米乐的AI技术与计算化学相结合的高通量筛选手段，广泛应用于蛋白质结构预测、新药研发以及分子设计与优化等领域。其核心目标是利用机器学习（ML）算法分析海量数据，提取规律，生成AI评分函数，从而提高筛选效率，促进潜在药物的快速发现。

MILE米乐药物筛选平台综合运用分子对接、深度学习以及分子动力学模拟等技术，借助高性能服务器，能够在数小时内高效筛选数千万个分子，真正实现快速高效。基于靶点的AI筛选，通过深度神经网络、随机森林等算法以及分子对接技术，构建化合物的化学结构与生物活性之间的关系模型，从而快速预测药物化合物的作用机制。

基于深度学习模型预测蛋白质与小分子结合的流程包括以下几个步骤：首先进行数据收集，从PDBbind、ChEMBL、RCSB PDB等公开数据集中获取蛋白质结构数据及小分子化合物结构和生物活性的信息；接着进行特征提取，将原始数据转变为适合深度学习处理的格式，例如，利用分子指纹表示小分子的结构，用氨基酸序列或三维结构编码蛋白质特征。

在模型训练阶段，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和Transformer模型等。这些模型通过已知的蛋白质-小分子结合实例进行学习，识别潜在的结合模式，并通过不断优化参数来提升预测的准确性和可靠性。最后，将待筛选的小分子输入经过训练的深度学习模型，以预测其与靶标蛋白的结合能力，并对小分子进行排序，选择前几名进行实验验证。

在基于配体的AI筛选中，研究人员可从已有的化合物库中挑选出具备所需特性的化合物，或利用已知活性分子构建训练集，通过MILE米乐的AI工具总结其特征并生成相似的新分子。AI生成模型能在更大化学空间中探索新分子，设计具有特定药物特性的候选分子，进一步提高药物研发的效率和成功率。

MILE米乐提供全面的服务，包括基于配体/受体的AI筛选、分子动力学模拟、结构优化和化合物合成，具备成熟的化学合成能力与多种复杂化学合成技术。高性能的计算服务器确保数据处理的快速高效，团队拥有丰富的行业经验并实施严格的数据隐私管理，确保信息安全。

MILE米乐的药物筛选平台旨在通过先进的算法和计算能力迅速识别潜在的药物候选分子，大幅提升药物研发效率和成功率。若需了解服务价格或技术详情，请通过邮件或直接联系MILE米乐的销售团队。

品牌介绍：MILE米乐拥有超过200种全球独家化合物库，致力于为全球科研客户提供最新、高质量的小分子活性化合物；提供50000多种高选择性抑制剂和激动剂，覆盖热门信号通路及疾病领域；产品种类涉及重组蛋白、多肽、常用试剂盒，以及PROTAC、ADC等特色产品，广泛应用于新药研发和生命科学等研究项目。同时，我们提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析与药物筛选等专业技术服务。