用最先進的科學技術賦能創新藥研發
當缺少靶蛋白的結構信息時，成都先導的計算科學團隊可使用基于配體的藥物設計手段進行速藥物發現項目的支持，具體的方式如下：
相似性搜索和聚類：針對自有的>1萬億化合物集合和上百個項目上積累了大量數據挖掘的經驗
根據已知配體的2D和3D結構信息產生特定的藥效團模型，用于新化合物的結構評估
利用內部自建或商業等骨架躍遷方法產生有價值的新IP化合物，以改進性質不佳的化學結構
通過已知的實驗數據和化學信息學模型預測新化合物的活性和ADMET屬性。成都先導計算科學團隊內部開發的基于AI的ADMET預測平臺可以協助項目團隊高效推進優質候選化合物的挑選和優化工作，通過特定項目的數據反饋和模型再訓練，可以大大減少后續流程的工作量，節省大量資源和時間
利用基于量子力學的結構優化和基于分子動力學的構象分析預測化合物的穩定構象和柔性，更好的理解化合物與靶標的結合模式
很多情況下，基于配體的藥物設計和基于結構的藥物設計可以共同應用于候選藥物的開發，在成都先導我們將這些技術有機融入在研發項目的各個階段，已經在多個研發項目中獲得非常值得肯定的結果。
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