腾讯健康医疗大模型

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。