重磅丨譜尼生物醫藥聯合中國科學院上海藥物研究所推出人工智能靶標預測及虛擬篩選項目

譜尼生物醫藥與中國科學院上海藥物所有著廣泛的合作，近日，譜尼生物醫藥聯合中國科學院上海藥物研究所共同推出d3carp靶標預測及虛擬篩選項目。藥物篩選中人工智能技術的引入，可較大提高整個藥物研發流程的運行效率，協助藥企開發更高質量的藥物，進一步增強藥企的產業競爭優勢。 圖片 項目介紹 圖片 靶標預測： 針對某個小分子化合物，采用分子對接方法、配體相似性搜索方法和深度學習模型共三種方法進行靶標預測，其中分子對接方法包含9352個對接模型、配體相似性搜索包含3836個靶標、深度學習模型包含5901個靶標。根據要求，可分別報告前100個較可能的預測靶標或排名前1%的較可能預測靶標，并提供分子對接獲得的較優結合構象及陽性化合物的結合模式。 虛擬篩選： 根據用戶提供的小分子化合物結構數據和目標靶標信息，可遴選d3carp平臺中分子對接方法、配體相似性搜索方法或深度學習模型方法，開展虛擬篩選，報告虛擬篩選結果并提供分子對接預測的復合物結構信息及陽性化合物的結合模式。 技術背景 圖片 靶標預測與虛擬篩選將采用中國科學院上海藥物研究所整合了基于物理和數據驅動的計算方法，構建的綜合性靶標預測與虛擬篩選平臺d3carp。平臺可以用于預測化合物的潛在作用靶標，以及針對給定靶標虛擬篩選活性化合物，相關成果發表在computers in biology and medicine雜志上。 圖片 研究人員基于d3carp中收集的近百萬個活性化合物和5901種潛在靶標信息，分別構建了二維/三維配體相似性搜索和深度學習模型。考慮到蛋白質口袋的柔性和誘導契合效應，研究人員針對1970種靶標構建了9352個分子對接模型，平均每個靶標有5個構象。d3carp平臺支持多種計算方法進行dtis預測，各計算模塊提供了相應陽性化合物作為參考，并對靶標注釋了疾病信息，以支持用戶選擇特定疾病相關靶標開展進一步的dtis研究。 根據類藥五規則，d3carp配體庫中有62.6%的化合物具有可成藥性。并且配體庫較好地覆蓋了上市、臨床在研和實驗階段藥物的化學空間，包括物理化學性質、分子結構類型以及3d分子形狀。在d3carp靶標和疾病庫中，有1447種靶標為**靶標，關聯了2168種疾病類型。 圖片 d3carp中化合物的物理化學性質和結構分布。（a-f）mw、tpsa、logp、hba、hbd和nrotb分布；（g-i）d3carp和drugbank的pca化學空間、t-sne化學空間和pmi形狀多樣性分布。 關于譜尼生物醫藥 圖片 譜尼生物醫藥致力于成為**藥物開發一站式服務平臺，打造集藥物設計、藥物合成、工藝開發、藥物生產、藥物活性篩選、制劑研究、藥效學研究、藥代動力學研究、毒理學研究以及新藥注冊為一體的綜合技術平臺，為醫藥研發、生產及檢測提供專業優質的一站式服務。 實驗室研發團隊核心人員擁有**過20余年國際大型藥企、cro研發經驗，多次參與制定毒理學領域國家和行業標準以及cnas和新藥評審及指導原則，在多手性中心藥物合成、多步驟藥物合成、緩控釋制劑技術、脂質體技術、納米制劑技術、低限度物質檢測、未知物質檢測、藥效藥代和臨床前毒理安全性評價等領域積累了豐富的研發和產業化經驗。 上海生物醫藥實驗室具備cma、cnas資質，嚴格按照gmp、glp要求執行，并得到了國內和國際藥品管理部門的認可。其生物醫藥實驗室設施面積達38000㎡，達到生物二級建設要求，建立了符合國際標準的安全評價研究體系。 圖片
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