AIxMolTM致力于利用人工智能结合计算机辅助药物设计赋能于内部药物研发管线,为苗头化合物发现及先导化合物优化提供全流程且高效的解决方案。该平台集成了分子生成、虚拟筛选、ADMET性质预测和结合自由能计算等新药发现和优化的基本工具套件,同时还包括服务于索智差异化新药研发需求的特异性计算工具,集成了组织选择性预测模型、多靶点药物设计方法等。
体内组织分布相关的药物代谢动力学参数的机器学习预测和优化模型
基于多靶点结合位点特征融合的分子生成和筛选平台
基于深度学习模型的分子骨架跃迁
基于图卷积深度学习的打分函数,可用于蛋白-小分子结合强弱的评估
多靶点化合物推荐系统
预测化合物和靶点蛋白相互作用的多任务图卷积深度学习模型
深度学习打分函数与VINA结合的分子对接工具
与百度合作开发的分子性质预测的深度学习模型
基于自由能微扰的小分子和靶点蛋白相对/绝对结合自由能计算工具