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近日,AI for Science領(lǐng)域的引領(lǐng)者深勢科技，首次公布了其RiDymo平臺管線應(yīng)用進(jìn)展。本次的管線進(jìn)展披露充分驗證了深勢科技RiDymo平臺在實際藥物開發(fā)中的巨大潛能，也是“AI for Science”新范式從算法到工具到應(yīng)用落地的一次更加充分的例證。

深勢科技首席藥學(xué)官張曉敏博士表示，“深勢科技基于AI for Science打造的RiDymo平臺，通過動力學(xué)模擬發(fā)掘蛋白在體內(nèi)的構(gòu)象變化，發(fā)現(xiàn)全新的可藥口袋，并基于此開發(fā)的非共價分子在酶學(xué)和細(xì)胞水平上的抑制活性均與陽性共價分子相當(dāng)，同時具備更好的成藥性。這一實踐使我們充分驗證了RiDymo平臺在藥物研發(fā)中的價值，在未來有望賦能更多難成藥靶標(biāo)的藥物發(fā)現(xiàn)?！?/p>

蛋白質(zhì)動力學(xué)研究日趨成為全球藥物研發(fā)的熱點領(lǐng)域。通常的理性藥物設(shè)計需要靶標(biāo)蛋白具有明確的結(jié)構(gòu)和清晰的作用位點，這種類型的靶點通常稱為“可成藥”靶點，在人類靶點中占15%左右。其余85%為“難成藥”靶點，一般體現(xiàn)在蛋白表面平坦無清晰作用位點，或者蛋白結(jié)構(gòu)柔性大，甚至沒有穩(wěn)定的三維結(jié)構(gòu)。這類靶點難以使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行理性藥物設(shè)計——而深勢科技自主開發(fā)的RiDymo強(qiáng)化動力學(xué)平臺則對該問題給出了新的解決思路。

(資料圖片僅供參考)

RiDymo平臺是基于Reinforced dynamics(RiD)算法開發(fā)的專注于解決“難成藥”靶點的動力學(xué)平臺。對比其他動力學(xué)算法和平臺，RiDymo最核心的優(yōu)勢體現(xiàn)在模擬采樣效率上的巨幅提升，同時充分結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維表示能力，在復(fù)雜的生物大分子體系中高效捕捉動態(tài)的構(gòu)象變化，在相對可控的算力資源和模擬時長條件下就可以讓蛋白真正“動”起來。

此前，作為平臺核心能力的RiD算法已經(jīng)在Nature子刊上發(fā)表。在文章中顯示，針對一個蛋白的從頭折疊問題，RiD方法模擬1.86μs時間獲得的自由能面比傳統(tǒng)分子動力學(xué)方法100μs獲得的自由能面更加全面，展現(xiàn)出RiD方法在分子模擬的效率上有了近百倍的提升。

基于RiD方法，RiDymo強(qiáng)化動力學(xué)平臺可用于解決以下問題：

針對表面平坦或者蛋白-蛋白相互作用(PPI)體系，在缺乏明確的結(jié)合位點的情況下，RiDymo可以用于誘導(dǎo)形成可藥口袋、探索全新別構(gòu)口袋

針對結(jié)構(gòu)動態(tài)變化較大的GPCR、通道蛋白等體系，RiDymo可以分析殘基在運動軌跡中的相關(guān)性，助力藥靶作用機(jī)理研究和藥物篩選

針對在體內(nèi)缺乏穩(wěn)定結(jié)構(gòu)的無序蛋白，RiDymo可以探索蛋白在熱力學(xué)(Thermodynamics)和動力學(xué)(Kinetics)中的重要構(gòu)象并發(fā)現(xiàn)可藥結(jié)構(gòu)

此外，藥物最終需要在體內(nèi)起效，僅考慮結(jié)合強(qiáng)度這一熱力學(xué)參數(shù)是不夠的，RiDymo可以有效計算藥物的駐留時間(即解離常數(shù)的倒數(shù))等與藥物體內(nèi)藥效強(qiáng)相關(guān)的動力學(xué)參數(shù)，而這一點在過去往往是被大家忽視的。

RiDymo平臺致力于在藥物分子發(fā)現(xiàn)中建立Structure-kinetic relationship(SKR)，通過緊密結(jié)合SAR(Structure-activity relationship)及SPR(Structure-property relationship)，高效推進(jìn)高質(zhì)量臨床前候選化合物的發(fā)現(xiàn)。

深勢科技藥物研發(fā)團(tuán)隊基于“AI for Science”新范式，專注于利用人工智能和分子模擬相融合的先進(jìn)計算手段驅(qū)動難成藥靶點的藥物開發(fā)，依托深勢科技全球領(lǐng)先的強(qiáng)化動力學(xué)平臺RiDymo和大分子De Novo Design從頭設(shè)計平臺，目前已通過“自建管線+聯(lián)合開發(fā)”的方式形成了完整的研發(fā)體系，覆蓋CNS、腫瘤和自身免疫性疾病三大領(lǐng)域。未來，深勢科技將一如既往的踐行AI for Science科研新范式，為人類文明最基礎(chǔ)的科學(xué)探索，成果應(yīng)用，造福全人類做出自己的貢獻(xiàn)。