北京，2024年5月22日/PRNewswire/-对接在药物发现的早期阶段至关重要，因为它能够有效筛选大量化合物库，节省时间和资源。近年来，基于人工智能的方法已成为分子对接的有前途的替代品，在不产生高昂计算成本的情况下提供了高精度的潜力。推进人工智能科学，DP Technology最近开源了其强大的基于人工智能的Uni-Mol Docking v2模型[1]，并将其提供给科学界。Uni-Mol Docking v2是AlphaFold3[2]之前发布的功能强大的对接型号。
人工智能辅助药物发现
对接是一种用于药物发现的计算技术，用于预测小分子（候选药物）与靶蛋白相互作用的“效果”。对接在药物发现的早期阶段至关重要，因为它能够有效筛选大量化合物库，节省时间和资源。在全球范围内，分子对接市场是更广泛的药物发现信息学市场中的一个重要细分市场，预计到2032年，该市场将从2023年的30亿美元增长到80亿美元，这得益于制药公司增加研发投资和采用先进计算工具[3]。
对接技术已经从传统的基于物理/评分的方法显著发展到高级的基于深度学习/AI的方法。最初，对接依赖于物理和化学原理来预测相互作用，使用评分函数基于几何和能量考虑来评估结合亲和力。虽然这些方法是有效的，但计算量很大，并且受其对预定义规则的依赖性限制。深度学习的出现使模型能够直接从数据中学习复杂的分子表示，从而改变了对接。这些深度学习模型可以捕捉以前难以建模的复杂模式和交互，从而实现更准确、更高效的预测。
Uni-Mol Docking v2基于DP Technology开发的预先训练的人工智能模型。发表在ICLR 2023[4]上的Uni-Mol建模系列描述了通用分子编码器的预训练，并展示了它们在各种2D和3D下游任务中的应用，如分子构象生成、分子性质预测和分子对接。Uni-Mol在广泛的任务中取得了最先进的成果，表明了其泛化能力，并使其成为分子任务的强大基础模型。
在分子对接中，利用预训练的分子编码器、预训练的口袋编码器和联合口袋配体块，与CASF-2016基准中的Autodock Vina等传统对接算法相比，Uni-Mol docking v2实现了卓越的性能。Uni-Mol对接v2在预测这些结合姿态方面具有更高的准确性，超过77%的配体的RMSD值低于2.0Å，超过75%的配体通过了所有质量检查。这标志着与我们之前版本62%的准确率相比有了实质性的飞跃，也超过了其他已知的开源方法。我们有效地解决了手性反转和空间碰撞等常见挑战，确保了我们的预测不仅准确，而且在化学上可行。
最近，AlphaFold3的引入在科学界引起了广泛讨论。在这一最新进展中，AlphaFold3扩展了其预测蛋白质配体对接姿势的能力。在AlphaFold3关于Nature的论文中，Uni-Mol Docking v2被列为基准[2]。
致力于开放科学，DP Technology为开源Uni-Mol Docking v2模型、代码和数据集而感到自豪，并将其提供给科学界。我们将继续致力于Uni-Mol对接的未来迭代及后续工作，致力于为全球科学界做出贡献。
DP Technology致力于通过我们对开放科学的坚定承诺来推进科学前沿。通过公开分享研究、数据和工具，DP旨在增强全球科学界的力量，加速发现，并推动各个领域的有意义进展。民主党对透明度和合作的承诺植根于这样一种信念，即当我们共同努力，打破知识障碍，培养集体进步文化时，应对世界挑战的最佳解决方案就会出现。
在这一价值观的指导下，DP一直在为材料科学、药物发现等领域的许多开放科学项目做出积极而重要的贡献https://deepmodeling.com/.最近，DP Technology很荣幸能加入DeepModeling社区，推出OpenLAM，致力于开发第一个大原子模型https://www.aissquare.com/openlam.DP与全球机构合作发布了DPA-2，它可以准确地代表各种化学系统和材料，与传统方法相比，可以实现高质量的模拟和预测[5]。
Access Uni-Mol Docking v2
准备使用Web应用程序：https://bohrium.dp.tech/apps/unimoldockingv2
github：https://github.com/dptech-corp/Uni-Mol/tree/main/unimol_docking_v2
纸张https://arxiv.org/abs/2405.11769
关于DP技术
DP Technology是“人工智能促进科学”研究范式的全球领导者，在该范式中，人工智能学习科学原理和数据，然后应对科学研究和工业研发中的关键挑战。
DP对跨学科研究的承诺导致了DP“粒子宇宙”的创建，这是一系列经过预先训练的大型科学模型，旨在将基础研究与实际工业应用联系起来。DP的软件套件包括Bohrium®科学研究空间、Hermite®计算药物设计平台、RiDYMO®动力学平台和Piloteye®电池设计自动化平台。这些平台共同构成了工业创新的坚实基础和人工智能在科学领域的开放生态系统，促进了药物发现、能源、材料科学和信息技术等关键领域的进步。
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