高性能计算与人工智能驱动的绿色农药分子设计技术平台PDAI

为解决农药研发中CADD和AIDD技术应用不足、界面复杂等问题，华中师范大学团队开发了全球首个融合高性能计算与人工智能的农药分子设计平台PDAI。该平台整合了反向对接、AI分子生成、3D-QSAR等模块，显著降低了非专业人士的使用门槛，已成功应用于HPPD抑制剂、细胞色素bc1复合物抑制剂等设计，为绿色农药研发提供了高效工具。

　　

在全球粮食安全面临挑战的背景下，农药作为保障作物产量和质量的关键工具，其研发却面临高成本、长周期和严格环保法规等多重瓶颈。尽管计算机辅助药物设计（CADD）和人工智能药物发现（AIDD）技术在制药领域取得显著成功，但由于专业门槛高、操作复杂，这些技术在农药领域的应用长期受限。更棘手的是，农药设计需要兼顾生态安全性——例如保护传粉昆虫蜜蜂，还要应对害虫快速产生的抗药性，这对传统研发模式提出了更高要求。

针对这一系列挑战，华中师范大学的研究团队开发了名为PDAI（Pesticide Discovery Artificial Intelligence）的创新平台。这是全球首个专门针对农药分子设计、融合高性能计算与人工智能的技术平台，其研究成果发表在《Advanced Agrochem》期刊。该平台通过整合多学科技术，实现了从靶点发现到候选化合物优化的全流程覆盖，显著提升了研发效率并降低了使用门槛。

研究团队运用了多项核心技术：基于AutoDock/Vina的分子对接技术用于靶标筛选；MM/PBSA和MM/GBSA方法计算蛋白-配体结合自由能；开发了基于图注意力卷积神经网络（GACNN）的蜜蜂毒性预测模型；采用E(3)-等变三维条件扩散模型实现AI骨架跃迁；通过CoMFA（比较分子场分析）建立3D定量构效关系模型。平台数据库整合了PPDB、PubChem等权威数据源，硬件配置采用Intel Xeon Platinum处理器和NVIDIA A800显卡的高性能计算集群。

主要研究结果

数据库构建
平台集成了农药片段库、药物片段库等专业数据库，收录分子结构图、CAS号、SMILES（简化分子线性输入规范）等关键信息，支持基于理化性质的高级检索功能。

靶点发现
开发的Auto Consensus Inverse Docking功能整合了AutoDock、Vina等6种对接算法，通过投票机制筛选最可能结合位点。案例研究成功预测了4-羟基苯丙酮酸双加氧酶（HPPD）与底物的结合模式，RMSD（均方根偏差）仅1.56 ?。

分子评估
分子对接模块提供Autodock和Vina两种模式，可评估化合物农药相似性（Pesticide-likeness）。诱导契合对接考虑了蛋白质-配体结合过程中的构象变化，对金属酶系统进行了特别优化。

分子生成与优化
AI分子生成器包含基于相似性和结合口袋的两种策略，前者采用强化学习优化生成结果，后者通过Transformer模型捕捉三维相互作用信息。片段优化功能利用RDKit工具实现基团替换，案例中发现的细胞色素bc₁复合物抑制剂活性比商品化杀菌剂嘧菌酯提高73倍。

性质预测
GACNN模型对蜜蜂毒性的预测准确率达AUC 0.8372（受试者工作特征曲线下面积）。蛋白突变预测模块通过分子动力学模拟和MM-GBSA（分子力学/广义玻恩表面积）计算评估抗性突变影响，未来版本计划引入K_cat（催化常数）预测功能。

结论与意义
PDAI平台通过三大创新点推动了农药研发变革：一是首次实现CADD与AIDD技术在农药设计中的深度融合；二是开发的GACNN等专用算法解决了生态毒性预测难题；三是友好界面设计使非专业研究人员也能高效使用。案例研究表明，平台在HPPD抑制剂设计、抗性杀菌剂开发等方面均取得突破，其中针对bc₁复合物的新型抑制剂已显示出田间应用潜力。

该研究的突出价值在于：技术上，创建了首个农药专用AI设计体系；应用上，年计算任务量超11万次验证了实用价值；生态效益方面，毒性预测模块为开发蜜蜂友好型农药提供了量化工具。未来通过扩展大分子设计模块，平台有望进一步推动绿色农业的发展。