晶泰智播：自由能计算方法及其在药物研发中的应用 | 新闻稿

亲和性（binding affinity）是药物设计及筛选过程中的关键指标，目前有基于统计模型和物理模型的多种方法辅助实验进行亲和性评估以筛选潜在的药物分子。筛选方法的预测精确度，对于后续实验所需要花费的时间和费用都有巨大影响。自由能微扰计算（FEP）是目前公认精度最高，迁移性最好的亲和性评估方法，但同时也存在计算量大、功能单一等问题。

近几年，FEP 研究获得了可喜的进展。在计算效率上，通过大规模计算集群调度和算法的优化，在一周内高精度地预测超过 5000 个分子的亲和性成为可能。在功能上，最新的 FEP 算法可以为不同的药物研发场景提供便捷可靠的亲和力预测，应用于苗头化合物筛选，苗头化合物到先导化合物研究，以及先导化合物优化等环节。在研究小分子化合物优化、蛋白突变、选择性、耐药性方面有突出表现。

目前，结合 FEP 的高通量预测能力以及 AI 在分子设计方面的能力，晶泰科技正在探索基于数字孪生的药物研发新模式。晶泰智播第二季「畅谈AI药物研发」第四期直播将于 9月9日19:00 进行，特邀晶泰科技新药研发总监林志雄博士分享「自由能计算方法及其在药物研发中的应用」报告，欢迎注册观看！