藥物篩選 AI 算法 "凌越" 挑戰(zhàn)賽

開賽啦!!!

大賽所用化合物庫均由 MCE 獨家提供！

MCE 獨家 MegaUni 庫是運用生成式人工智能技術，構建出的兼具新穎性、類藥性、多樣性、可合成性的超大化合物庫，包含以前未被發(fā)掘的化合物結構，幫助研究人員尋找到更有效、更具選擇性的新藥目標。

1800 萬個化合物數據資源如下(化合物庫應賽事要求有調整)：

庫①  MCE 生物活性庫 ，約 1.5 萬個分子;

庫②  商業(yè)現貨高通量篩選庫 ，約 800 萬個分子;

庫③  MCE 獨家 MegaUni 庫 ，約 1000 萬個分子，絕大多數為未經報道的新結構分子。

2023屆藥物篩選AI算法“凌越”挑戰(zhàn)賽是在上海市科委的指導下，由上海市生物醫(yī)藥科技發(fā)展中心發(fā)起舉辦的首屆上海國際計算生物學創(chuàng)新大賽。

大賽以 NMDA (N-methyl-D-aspartate，N-甲基-D-天冬氨酸) 受體靶點進行藥物虛擬篩選，即日起至 2024 年 2 月 29 日均可報名參賽，截至發(fā)稿前，大賽已有 72 支團隊報名參加。歡迎所有具有創(chuàng)新能力的企業(yè)或者個人報名參賽，不限地域，每支參賽團隊限定 1-5 人，參賽最高獎勵達 10 萬元！快快快，叫上你的小伙伴一起來參賽吧~

盡管全球庫存化合物的數量 (現在約為 1,900 萬) 每年僅增長百分之幾，但按需定制化合物數量幾乎呈指數增長，目前按需定制化合物的需求量已經增長至數百億個分子，數年后將達到 10¹¹- 10¹² 數量級 (圖 1A)。如果能夠針對化學空間進行有效的挖掘必定能夠發(fā)現更多有價值的藥物。預知到其中蘊藏的巨大前景，MCE  基于經過實驗驗證的化學反應規(guī)則和高質量的 4 萬余種庫存分子砌塊，依托強大的計算能力，選擇合適的反應方案后 (圖 1B)，構建了具有 4 千多萬個分子的虛擬組合化合物庫。

圖 1. 組合化學探索無限化學空間^[1][2]。

A. 按需定制化合物增長需求量 (NPMI 分析); B. 虛擬組合化合物庫反應規(guī)則舉例。

具備類藥性的化合物不一定能成為藥物，但是在理化性質上具備極高的成為藥物的可能性。MCE 計算化學團隊充分考慮化合物的類藥性，剔除了虛擬組合化合物庫中所有不符合“Lipinski”五原則 (MW<500 g/mol、HBD<5、HBA<10、LogP<5、RB<10、PSA<140 Å) 的分子。除此之外，庫中分子經進一步過濾篩選(MedChem/REOS Filter)，剔除了不合適的化學結構 (如泛測定干擾/PAINS 化合物)，避免“目標錯誤”。

化合物庫的分子結構多樣性是實現其生物活性多樣性的基礎，MCE 計算化學團隊詳細分析了虛擬組合化合物庫的 BMS 骨架及谷本相似度，優(yōu)選分子組成虛擬類藥多樣庫。最后，化學合成團隊基于一鍋法平行反應對庫中分子進行合成驗證。舍棄低效的反應方案后，計算化學團隊對虛擬類藥多樣庫進行迭代優(yōu)化，最終得到了可以滿足 85% 以上可合成性 (SAscore<6) 的 1,000 萬虛擬類藥多樣庫 (HY-L912V)。庫中分子預測 1-2 步化學反應即可獲得，適于高通量合成，大型虛擬篩選/AI 篩選利器！優(yōu)中擇優(yōu)的 5 萬虛擬類藥多樣庫 (HY-L910V) ，具有 4.67 萬種 BMS 骨架，廣泛的化學空間，將呈現多樣性的生物學效應。

圖 2. MCE MegaUni 類藥多樣庫建庫流程。 

▐ 關于 MCE  
MCE 可提供活性化合物庫、類藥多樣性庫、虛擬篩選數據庫等 200 余種化合物庫，化合物總數約 2,600 萬，相關產品推薦如下：

 
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注：進一步了解活動詳情等信息，請發(fā)郵件至 sales@MedChemExpress.cn 或直接聯系 MCE 的銷售人員，我們等你哦 ~~~

參考文獻

[1] Irwin, John J, et al. ZINC20-A Free Ultralarge-Scale Chemical Database for Ligand Discovery. J Chem Inf Model. 2020 Dec 28;60(12):6065-6073.

[2] Hoffmann T, Gastreich M. The next level in chemical space navigation: going far beyond enumerable compound libraries. Drug Discov Today. 2019 May;24(5):1148-1156.

[3] Nazarova AL, Katritch V. It all clicks together: In silico drug discovery becoming mainstream. Clin Transl Med. 2022 Apr;12(4):e766.

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