小分子创新药物AI研发场景

需求的背景和应用场景

在生物医药领域，小分子创新药物的研发是一个复杂且耗时的过程，涉及大量的实验和计算工作。随着人工智能技术的发展，AI在药物发现与研发中的应用逐渐成为提高研发效率的关键。本项目旨在通过构建全流程AI创新药研发平台，利用生物计算领域的超级计算机集群，实现小分子创新药的精准设计与开发，以应对药物研发周期长、投入大、风险高的挑战。

要解决的关键技术问题

1. 开发基于深度学习的超大规模蛋白预训练模型，以提高蛋白质结构预测的准确性。
2. 构建图神经网络靶点预测模型，用于精准识别药物作用的生物靶点。
3. 设计分子生成模型，以自动化生成具有潜在药物活性的小分子结构。
4. 实现高通量虚拟筛选及化合物成药性预测模型，加速药物筛选过程并提高筛选效率。

效果要求

项目预期将实现以下效果：

• 提高药物研发的效率和成功率。
• 减少药物研发的时间和成本。
• 通过精准设计，降低药物研发的风险。
• 为生物医药领域提供一种全新的小分子创新药物研发方法，推动行业发展。