用最先进的科学技术赋能创新药研发
当缺少靶蛋白的结构信息时，成都先导的计算科学团队可使用基于配体的药物设计手段进行速药物发现项目的支持，具体的方式如下：
相似性搜索和聚类：针对自有的>1万亿化合物集合和上百个项目上积累了大量数据挖掘的经验
根据已知配体的2D和3D结构信息产生特定的药效团模型，用于新化合物的结构评估
利用内部自建或商业等骨架跃迁方法产生有价值的新IP化合物，以改进性质不佳的化学结构
通过已知的实验数据和化学信息学模型预测新化合物的活性和ADMET属性。成都先导计算科学团队内部开发的基于AI的ADMET预测平台可以协助项目团队高效推进优质候选化合物的挑选和优化工作，通过特定项目的数据反馈和模型再训练，可以大大减少后续流程的工作量，节省大量资源和时间
利用基于量子力学的结构优化和基于分子动力学的构象分析预测化合物的稳定构象和柔性，更好的理解化合物与靶标的结合模式
很多情况下，基于配体的药物设计和基于结构的药物设计可以共同应用于候选药物的开发，在成都先导我们将这些技术有机融入在研发项目的各个阶段，已经在多个研发项目中获得非常值得肯定的结果。
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