AI将数百亿种分子药物筛选成本降至千分之一

美国圣裘德儿童研究医院等机构研究人员开发了名为 AdaptiveFlow 的人工智能辅助平台，旨在大幅降低药物研发成本。该平台利用 AI 与高效云计算架构，将包含 690 亿种分子的化合物库虚拟筛选成本降至原来的千分之一，同时将计算资源需求降低至现有方法的十分之一，并支持最高 560 万个虚拟 CPU 的线性扩展。其工作流程涵盖按性质划分分子网格预筛选、利用机器学习模型识别潜力候选分子以及采用分子对接方法评估结合能力。测试表明，该平台支持超过 1500 种分子对接方案，在针对癌症相关靶点聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 1 和铁死亡抑制蛋白 1 的验证中，筛选出的抑制剂表现符合药物开发标准。目前 AdaptiveFlow 已开源并提供使用教程，旨在为低成本的超大规模虚拟筛选及难开发药物靶点研究提供新工具。