突破AIDD核心技术 - 自主知识产权的新药研发平台DrugFlow1.0发布

中国 北京 

过去的一周，是人工智能最为火热的一周，继GPT4.0发布后，百度发布了文心一言，微软发布了Copilot，同一天Google发布了对标ChatGPT的Bard，而英伟达则发布了新的GPU H100，相对上一代产品，训练性能和预测性能都有数倍到数十倍提高。人工智能领域风起云涌，而创新药研发领域也迎来了改变。

2023年3月24日，新药研发领域的人工智能基础设施和服务提供商碳硅智慧宣布，公司自主研发的AI驱动的新药研发平台——DrugFlow1.0正式发布。来自浙江大学、北京大学、华东理工大学、四川大学、中南大学、中科院上海药物所、医科院药物所、广州国家实验室、罗氏中国研发中心、石药集团、和誉生物、华深智药等相关领域的知名学者和企业界专家出席了会议。会议采用了新颖的虚拟直播形式，会议期间浏览人次近万。

发布会开场，由浙江大学科学技术研究院院长、浙江大学智能创新药物研究院常务副院长杨波教授做开场致词。她谈到：浙江大学智能创新药物研究院正是希望培养一批智能新药创制领域的优秀人才，助推我国原创药物的研发。侯廷军教授本身是研究院的教授，也是计算化学领域的知名专家，而碳硅智慧CEO邓亚峰是AI领域的资深专家，二位都深耕行业多年。本次发布的DrugFlow1.0，一方面是两位专家及碳硅智慧团队的智慧结晶，另一方面也正是响应了国家开发自主知识产权基础软件的号召，希望未来DrugFlow能真正助力我国的新药研发工作。

接着，碳硅智慧CEO邓亚峰进行了《突破 AIDD 核心技术，做创新药领域的赋能者》的主题演讲，从新药研发领域面临的挑战和痛点，中国新药研发的巨大市场，到AI的蓬勃发展以及与物理驱动方法的异同，再到碳硅智慧成立的初衷和愿景，之后详细介绍了DrugFlow产品的功能和特色，特别是背后的核心技术，并就关键技术指标与领域已有产品进行了详细比较，让我们看到，DrugFlow1.0产品不仅在分子生成、AI自动化建模等功能上独具一格，而且在对接和重打分以及成药性预测等传统功能上，具有世界领先的技术能力。成立仅半年多，团队就在Nature Communication、核酸研究以及药物化学期刊等领域顶级刊物上发表了十多篇文章，证明了团队的技术实力。

碳硅智慧CEO邓亚峰现场演讲

邓亚峰表示：在新药研发领域踏踏实实做自主知识产权国产化软件的团队并不多，碳硅智慧团队既具有这样的实力，也具有强烈的使命感，碳硅智慧愿做创新药研发领域的赋能者，在推出药物发现SaaS平台DrugFlow的同时，基于最先进的AIDD技术和自动化解决方案，愿与战略合作伙伴一起携手针对重点管线进行合作研发，并已经在小分子、AAV设计等领域达成重要战略合作。虽然源于相信，但我们已经看到了AI在分子生成、对接、重打分等方面的突破，随着预训练模型、AIGC、强化学习等新AI技术在领域的落地，未来AIDD技术的演进会更快。今天DrugFlow的发布，仅仅是一个开始，我们未来一定会迎来一个AI驱动的生命科学时代。

据悉，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，集成了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，具有“准确性高、原创可靠、易用性好、安全灵活”四大优势。其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，必将显著提高药物研发的确定性。

此次发布的DrugFlow1.0版本，主要发布了活性预测、成药性预测、分子生成、AI建模四大功能。

DrugFlow模块总览

在活性预测上，DrugFlow1.0包含重打分和对接两个主要功能。一方面，DrugFlow基于物理对接构象，提供了当前领域最优的重打分函数RTMScore，能显著提高虚拟筛选能力，帮助用户更好地选择分子。另一方面，Inno-Docking模块在集成物理对接模块AutoDock Vina的基础上，又集成了自研的AI 对接程序CarsiDock。CarsiDock完全基于AI建模，并且考虑了构象合理性，是一种全新方法。在公开的主流评测上，CarsiDock在预测误差RMSD小于等于2Å的条件下，第一次将准确率提高到90%以上，达到了91.2%。在RMSD小于等于1Å条件下，CarsiDock比物理方法和其他AI方法成功率高出26%。此外，DrugFlow1.0还提供了完整的蛋白预处理、配体预处理、自动智能化设置对接参数能力。

在成药性预测上，DrugFlow1.0提供了Inno-ADMET模块。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。目前该模块提供两种自主知识产权算法，一种是基于多图神经网络的MGA方法，不仅可以输出ADMET预测性质，还提供了性质与子结构关系的可解释性，另外一种是基于预训练Transformer的MERT方法，具有更高的预测准确率。总的来说，Inno-ADMET模块具有“预测终点多且准确率高”、“速度快”、“可解释性”的优点。

在分子生成上，DrugFlow1.0既支持基于活性配体的分子生成方式(Ligand-based)，也支持基于蛋白口袋结构的分子生成方式(Pocket-based)。一方面，Ligand-Based的分子生成方法是基于活性配体进行分子生成的全新药物设计方法，提供了MCMG和RELATION两种算法。其中MCMG是一种基于配体的多约束分子生成方法，通过知识蒸馏结合条件变换器和基于QSAR的强化学习算法来满足多约束条件，可生成具有所需理化和药理学特性的新分子。而RELATION则是基于蛋白口袋-配体复合物3D生成和双向迁移学习结合的分子生成方法，能够生成大量结构有效并且对蛋白具有一定亲和力的化合物。另一方面，Pocket-based的分子生成方法只需要提供蛋白蛋白口袋结构，比如这次发布的ResGen算法。它是一种基于蛋白口袋的3D分子生成算法，通过自回归模型和多尺度建模技术，在保证生成分子多样性的同时，生成具有较好结合亲和力、且具有合理蛋白-配体结合姿势的分子。该方法不仅适用于药物从头设计，还支持基于片段的分子生成。

在AI建模上，DrugFlow1.0针对用户希望基于自有数据进行AI建模的需求，提供了AI Modelling模块。该模块提供数据预处理、数据批分、计算描述符定义、机器学习算法建模等功能，用户只需在网页输入数据、做好参数设置，就可以建立自有的AI模型。为了提高建模效果，系统还采用了AutoML做参数和模型选择，并支持Transformer和GNN预训练技术，相比传统机器学习算法，可显著提高模型精度。此外，在结果页面，AI Modelling还提供了完整的模型评估指标，并对模型表现作出相应解释。

除了以上模块外，DrugFlow1.0还提供了一些易用小工具，比如AI解核磁谱工具——NMR Parsing。它为药化专家合成工作中最常见的解谱场景量身打造，基于CReSS和CMGNet两种AI检索和生成算法来解析未知化合物的结构，用户只需要输入碳谱的化学位移值，就可以快速解析分子结构，大大提高解谱效率。

在产品发布之后，碳硅智慧商务拓展副总裁何浩介绍了“星火行动——DrugFlow 高校支持计划”，该计划针对现有软件使用成本高、不易用、不适合教学等问题，旨在为高校老师同学提供技术先进、易用且优惠的国产AIDD软件，且贴心地支持教学场景，希望以此推动AIDD软件在高校的普及，为中国培养更多AIDD人才。目前已有北京大学、浙江大学、四川大学、中山大学、吉林大学、南开大学、暨南大学、中国药科大学、澳门科技大学、中科院深圳先进技术研究院、广州国家实验室等十余所知名院校加入了星火行动，并给予了积极评价。

碳硅智慧战略签约仪式

在发布会的最后，进行了战略合作伙伴签约仪式。由碳硅智慧CEO邓亚峰和石药集团上海翊石医药科技有限公司总经理宋云龙进行了战略合作签约。在签约仪式上，宋云龙总经理表示：上海翊石作为石药集团全资子公司，一直致力于小分子创新药的研发，碳硅智慧团队在AIDD领域具有深厚积累，DrugFlow产品技术领先，此次和碳硅智慧合作，希望能充分发挥双方优势，尤其是DrugFlow1.0在早期分子设计上的优势，期待合作成果早日落地。

发布会之后，还召开了“人工智能驱动新药研发进展与挑战研讨会”。在主题演讲环节，来自浙江大学的侯廷军教授、北京大学的刘振明教授、华东理工大学的唐贇教授做了精彩报告。在圆桌论坛环节，学术界和产业界的九位知名专家齐聚一堂，就业内关注的AIDD的现状和挑战进行了讨论，并对未来AIDD的发展做了展望。

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关于碳硅智慧 (www.carbonsilicon.ai)

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（AIGC）、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。

关于DrugFlow (www.drugflow.com)

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。