在藥物研發中，靶點蛋白與小分子的結合自由能（ΔG）是評估藥物活性的核心參數。傳統計算方法受限於採樣不足、模型簡化等問題，往往難以平衡精度與效率。拉斯维加斯9888科技NEO-ATM模塊基於先進分子動力學（MD）與增強採樣技術，突破傳統瓶頸，實現高精度、高可靠性的相對結合自由能預測，為藥物優化提供科學依據。
1、相對結合自由能RBFE：規避傳統絕對計算的誤差
傳統絕對結合自由能計算需從頭模擬受體構象變化，易受採樣不足影響。NEO-ATM採用相對結合自由能計算，始終固定配體在結合口袋內，避免受體構象漂移導致的誤差，顯著提升結果穩定性。
2、增強採樣技術H-REMD：突破時間尺度限制
通過哈密頓副本交換分子動力學（H-REMD），NEO-ATM可高效探索配體結合口袋的動態構象，捕捉短時不可見的相互作用，模擬時間縮短30%以上，結果更接近實驗值。
3、多副本並行計算：降低統計誤差
NEO-ATM默認運行3個獨立副本模擬，通過一致性驗證確保結果可靠性，尤其在高波動性系統中（如5ns模擬），標準差較單次模擬降低40%。
實戰案例概述： PKMYT1抑制劑結合自由能預測
一、研究背景
蛋白質激酶PKMYT1是癌症治療的重要靶點，其與抑制劑RP-6306的結合機制直接影響藥物療效。通過解析PKMYT1與兩種抑制劑（QGY、QG1）的共晶結構（PDBID:8D6D/8D6E），需驗證NEO-ATM預測ΔG的準確性。
二、計算方法
1、受體預處理
使用PROPKA3.1優化質子化狀態，PDB2PQR補全氫鍵網絡。
2、配體處理
MaxFlow平台完成分子構象優化。
3、複合構建
基於Rigid alignment將配體對齊至共晶位點，確保結合模式一致性。
4、NEO-ATM計算工作流搭建
三次副本模擬用來減少統計誤差和確保結果的可重複性
5、模擬參數
6、結果分析
三、結論
1、計算結果與實驗數據的良好匹配
NEO-ATM模塊在3ns和5ns模擬中的計算結果均與實驗數據表現出良好的匹配度，RMSE和MAE均在化學精度1 kcal/mol以內，特別是5ns模擬的結果，進一步驗證了NEO-ATM模塊在預測相對結合自由能方面的準確性。
2、驗證了數據的充分性
通過對比計算結果與實驗數據，拉斯维加斯9888初步驗證了用於計算的高質量晶體結構和實驗數據的準確性和可靠性。這一驗證顯示，現有的結構和數據能夠有效地支持NEO-ATM模塊在結合自由能預測中的應用。
3、NEO-ATM模塊的適應性
本研究還評估了靶標蛋白Y對於NEO-ATM模塊的適應性，結果表明，該模塊在捕捉靶標-配體相互作用的關鍵特性方面表現出色，為未來基於無實驗值測量的模擬預測提供了堅實的基礎。
4、客戶價值：加速新藥研發，降低失敗風險
○ 精準優化：基於ΔΔG排序候選分子，聚焦高親和力化合物，減少實驗試錯成本。
○ 早期決策：在無實驗數據階段預測結合模式，縮短先導化合物發現周期。
○ 跨靶點復用：NEO-ATM已適配百餘種蛋白靶點，支持快速遷移至新項目。
四、用科學賦能創新
拉斯维加斯9888科技NEO-ATM模塊通過高精度、高效率的結合自由能計算，為藥物研發提供了從靶點驗證到優化的全流程支持。在PKMYT1案例中，其預測結果與實驗高度吻合，充分證明其在複雜系統中的適應性。未來，拉斯维加斯9888將繼續深耕AI驅動的計算生物學，助力科學家突破「不可成藥靶點」，加速精準醫療的實現。
基於科學數據驅動的智能數據引擎
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