腾讯生命科学实验室 – iDrug是什么
iDrug是腾讯生命科学实验室推出的AI驱动的临床前新药研发开放平台,基于自主研发的深度学习算法,结合数据库和云计算支持,旨在显著缩短药物发现周期并降低研发成本。该平台的核心功能包括蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子生成、ADMET预测、合成路线规划以及抗体和小分子药物发现。通过AI技术,iDrug能够学习小分子结构与生物活性之间的关系,尤其适用于靶点信息或晶体结构不明确的场景。例如,其模型基于ChEMBL中超过500万条生物活性数据和小分子结构信息训练,可对920个蛋白质靶点相关的2224个生物测试实验进行活性预测,支持商业或药企自有化合物库的高效筛选。
iDrug的另一大创新是DualMPNN架构,该模型通过双编码器处理分子图数据,结合共享自注意力机制生成节点重要性权重,最终通过集成学习提升预测准确性。此外,平台配套的DrugOOD工具包为AI药物研发提供了系统的OOD(Out-of-Distribution)数据集管理和基准测试方案。DrugOOD不仅自动化数据整理流程,还包含符合生化知识的领域标注、真实噪声注释,并支持图神经网络(GNN)的OOD学习验证,帮助研究者应对现实场景中的数据分布挑战。iDrug的价值在于将前沿AI技术与生物医学需求结合,加速新药研发进程,降低实验试错成本,为药企、研究机构和开发者提供可扩展的技术解决方案。
iDrug使用示例
1. 蛋白质结构预测:上传目标蛋白质序列至iDrug平台,选择预测模式(如AlphaFold集成或自研模型),系统将生成3D结构并评估稳定性。
2. 虚拟筛选:导入化合物库(支持SDF或SMILES格式),设定靶点或生物活性指标,平台自动筛选潜在活性分子并生成排名列表。
3. 分子生成:通过自定义参数(如分子量、LogP值),利用生成模型设计符合要求的候选分子,支持可视化编辑与合成可行性分析。
4. ADMET预测:输入小分子结构,获取药物吸收、分布、代谢、排泄及毒性预测报告,辅助优化先导化合物。