AI药物发现平台DrugFlow发布会暨AIDD专家研讨会等你来参加!

来源:证券之星 作者:顾晓芸 时间:2023-03-23 11:44  阅读量:14842   
2023-03-23 11:44

从AlphaFold2到ChatGPT,再到GPT-4,人工智能不断给我们带来惊喜。

那么AI能为新药研发领域带来什么呢?

没错,从CADD到AIDD,既有进展,也有挑战。

AI药物发现平台DrugFlow马上就要发布了!

我们邀请您参加:“碳硅智慧,因智而生——AI新药研发平台DrugFlow1.0发布会暨人工智能驱动新药研发进展与挑战研讨会”。

发布会亮点

覆盖药物发现主要环节:活性预测、成药性预测、分子生成、AI建模四大模块。

1、活性预测模块——“AI+物理”新模式:在物理对接构象基础上,集成了当前领域最优的重打分函数RTMScore帮助用户更好选择分子,并第一次在软件中集成AI对接算法CarsiDock,该算法在主流对接精度评测中获得了当前最高的成绩,在误差小于2埃条件下,精度第一次超过90%。

2、成药性预测模块——覆盖广、速度快、可解释性强:该模块支持17种物化性质、5种药化性质、21种成药性参数、27种毒性性质的系统性评价,其中基于多图神经网络的MGA方法,是当前预测速度最快的算法之一,且提供可解释功能,而基于预训练Transformer的MERT方法,目前是行业里ADMET预测精度最高的方法之一。

3、分子生成模块——全面AIGC:既支持基于活性配体的分子生成方法,也支持基于蛋白口袋结构的分子生成方法,支持全新分子生成的同时,还支持基于已有分子片段进行分子生成和优化。该模块共集成了三种生成算法:基于强化学习和深度生成的MCMG算法、基于蛋白口袋结构进行自回归分子生成和优化的ResGen算法,以及综合配体活性和蛋白口袋结构的RELATION算法。

4、AI建模模块——自有数据建模:针对用户希望基于自有数据进行AI建模的场景,DrugFlow提供了数据预处理、数据批分、计算描述符定义、机器学习算法建模等功能,并提供AutoML、预训练方法提高训练精度。

    人工智能驱动新药研发进展与挑战研讨会

来自浙江大学、北京大学、华东理工大学、四川大学、中南大学、中科院药物所、医科院药物所、广州国家实验室的学者,以及来自MNC、Biotech的产业专家共聚一堂,畅谈进展,直面挑战,在线互动,快来听听大咖们的观点!

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关于碳硅智慧

碳硅智慧是一家聚焦于新药研发的科技公司,我们的定位是新药研发领域的人工智能基础设施和服务提供商。我们希望将最先进的生命科学技术与人工智能等信息科学技术深度融合,面向新药研发,利用深度生成、自监督预训练、强化学习等人工智能先进技术,并深度融合物理计算及软硬件自动化技术,通过提高新药研发领域生产数据、管理数据以及对数据进行AI建模的能力,将新药研发各环节数字化和智能化,形成干湿试验数据闭环,解决新药研发难题。

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关于DrugFlow

DrugFlow是由碳硅智慧研发的AI驱动的一站式创新药发现平台,核心算法均具有自主知识产权,以SaaS或混合云方式提供给第三方客户使用。DrugFlow涵盖靶标发现,苗头化合物发现和先导化合物优化等环节,集成世界领先的靶标发现、活性预测、成药性预测、分子生成优化、虚拟筛选、AI建模等模块,帮助药化专家更高效便捷地找到潜在成药分子。DrugFlow努力打造覆盖药物研发完整流程的软件平台,基于自动化硬件产生的数据迭代模型,并将专家融合到流程中,最终形成数据驱动人机协同的统一设计平台,显著提高药物研发的确定性。

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