AIxMol®是一个端到端的利用人工智能结合计算机辅助药物设计(AI+CADD)赋能的新药物研发技术平台。该平台集成了分子生成、虚拟筛选、ADMET性质预测、分子骨架跃迁和结合自由能计算等新药发现和优化的基础工具套件,同时还包括服务于索智差异化新药研发需求的特有工具,包括多靶点药物设计平台、组织选择性预测模型等。
专注于使用生物信息学和系统生物学方法进行靶点发现的双靶点发现平台,包括靶点相互作用模块、药物协同作用预测模块、信号通路交互模块和组学数据分析模块
基于结构的双靶点分子生成算法,利用强化学习和主动学习进行药效团融合,发现潜在的双靶点活性分子并同时优化其他性质
药物体内药物动力学关键参数VDss, Cl, fu的深度学习和机器学习集成预测模型
药物组织血浆分布系数Kp的人工神经网络预测模型
基于深度学习模型的分子骨架跃迁
基于反应路线的苗头化合物骨架修饰工具
基于Diffusion模型的苗头化合物骨架修饰工具
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
靶点特异性的分子对接二次打分函数
以主动学习结合对接打分来实现超大规模化合物库的虚拟筛选
药效团建模及化合物筛选工具
与百度合作开发的分子性质预测的深度学习模型
预筛选hERG毒性的深度学习和机器学习集成模型
预筛选急性口服毒性的深度学习和机器学习集成模型
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