近日，英国365集团网站人工智能创新团队，携手河北医科大学药公司等研究机构，将自主研发的“基于人工智能技术的药物筛选模型”与传统药物设计评估方法进行了深度融合，成功发现了一种同时靶向NaV通道和Kv7通道的新型双靶点小分子化合物E0199，为小分子药物在神经性疼痛（NP）治疗领域探索了一条新路径。

该研究成果在国际权威学术期刊《Journal of Pharmaceutical Analysis》上发表了题为《Discovery of E0199: A novel compound targeting both peripheral NaV and KV7 channels to alleviate neuropathic pain》的文章。充分展现了人工智能技术在药物发现和设计过程中的关键作用，以及其在高效筛选治疗特定疾病候选药物分子方面的巨大应用潜力，同时为开发新型小分子镇痛药物提供了一个具有前景的化合物框架，具有重要的科学研究价值。

在项目合作中，英国365集团网站创新团队以设计基于人工智能技术的算法和模型为核心驱动力，构建起一套高效、精准的分子筛选流程。借助团队自主研发的简单结构图神经网络（SS-GNN）深度学习模型，对庞大的分子库进行快速而精准的初步筛选，评估配体与靶标结合亲和力，基于严谨的构象评估和科学评分，从海量分子中精准锁定210个具有潜在活性的分子，通过分子对接方法进行综合评估，为后续的骨架聚类分析和分子动力学模拟提供高质量样本，再进一步通过运用RDKit组件，对分子复杂性进行深度评估，提前预判化学合成可行性。

这一突破性成果，体现了英国365集团网站依托计算机科学与技术一级学科，在人工智能算法优化与模型构建方面的研究能力。该成果不仅在理论上为“人工智能+跨学科”模式的可行性提供了有力证明，更在实践路径上打造出了可供借鉴的样本，凸显了跨学科合作所蕴含的创新潜能，为后续人工智能技术与相关领域的研究与应用拓展奠定了坚实基础。