AI4Drug discovery：推动药物研发智能化转型，提升新药发现效率

药物发现历来是一项“高投入、长周期、低成功率”的系统工程，传统药物发现的过程有诸多问题，比如大量候选分子在临床前或 I/II 期即因毒性、代谢或靶点选择性等问题被淘汰；试错式高通量筛选与经验驱动的实验难以覆盖庞大的分子空间等。人工智能正在尝试解决这些药物发现上的痛点。近期，北京、上海、深圳等各地高度重视人工智能+医药健康产业的融合发展，纷纷发布了具体的行动计划和工作方案。明确提出了通过人工智能技术推动药物研发的创新，加速新药研发进程，提升研发效率。同时，还将加强数据治理与流通，建设药物研发技术服务平台，拓展人工智能在药物研发中的应用场景，以促进医药健康产业的高质量发展，共同打造全球领先的人工智能+药物研发创新中心。

在具体应用层面，人工智能技术正深度融入药物研发的各个环节：

智能药物设计与优化：结合人工智能、计算化学和系统生物学等算法，实现小分子药物的高效筛选、结构优化及活性预测。
虚拟筛选与实验验证：依托虚拟筛选技术和高通量实验平台，自动化、规模化分析海量化合库，快速锁定高潜力候选分子，并精准评估其与靶标蛋白的相互作用。
降本增效：通过人工智能辅助药物研发（AIDD，AI-Aided Drug Discovery），显著缩短研发周期，降低研发成本，同时提高临床前研究的成功率。

沐曦推出的AI4Drug discovery计算平台，覆盖药物虚拟筛选全流程，涵盖分子表征、靶标预测、分子对接、动力学仿真等关键环节，为用户提供高性能、一体化的AI辅助药物研发解决方案。各核心模块的功能和支持情况如下：

分子表征模块：支持Uni-Mol、MoFlow等先进模型，实现分子结构编码与属性预测；
蛋白质结构预测模块：集成AlphaFold3、ESM3、RFdiffusion等工具，精准解析靶标三维构象；
分子对接模块：兼容传统工具（如AutoDock、Uni-Dock）与AI模型（如DiffDock），提升结合位点预测效率；分子动力学仿真模块包含高性能GPU版本的GROMACS、Amber、OpenMM等分子动力学模拟引擎，实现高精度分子相互作用模拟。依托沐曦GPU的高性能计算能力，用户可以在AI4Drug discovery平台上实现高效、精准、可拓展的创新药研发流程。

AI4Drug discovery计算平台

覆盖药物虚拟筛选全流程，涵盖分子表征、靶标预测、分子对接、动力学仿真等

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AI4Drug discovery：推动药物研发智能化转型，提升新药发现效率

在具体应用层面，人工智能技术正深度融入药物研发的各个环节：

智能药物设计与优化：结合人工智能、计算化学和系统生物学等算法，实现小分子药物的高效筛选、结构优化及活性预测。
虚拟筛选与实验验证：依托虚拟筛选技术和高通量实验平台，自动化、规模化分析海量化合库，快速锁定高潜力候选分子，并精准评估其与靶标蛋白的相互作用。
降本增效：通过人工智能辅助药物研发（AIDD，AI-Aided Drug Discovery），显著缩短研发周期，降低研发成本，同时提高临床前研究的成功率。

分子表征模块：支持Uni-Mol、MoFlow等先进模型，实现分子结构编码与属性预测；
蛋白质结构预测模块：集成AlphaFold3、ESM3、RFdiffusion等工具，精准解析靶标三维构象；
分子对接模块：兼容传统工具（如AutoDock、Uni-Dock）与AI模型（如DiffDock），提升结合位点预测效率；分子动力学仿真模块包含高性能GPU版本的GROMACS、Amber、OpenMM等分子动力学模拟引擎，实现高精度分子相互作用模拟。依托沐曦GPU的高性能计算能力，用户可以在AI4Drug discovery平台上实现高效、精准、可拓展的创新药研发流程。

AI4Drug discovery计算平台

覆盖药物虚拟筛选全流程，涵盖分子表征、靶标预测、分子对接、动力学仿真等