100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第32天 :药物研发：分子数据库与 AI 模拟的结合点

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证，PostgreSQL ACE，运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房"，持续输出数据库技术洞察与实践经验。作为全球领先专网通信公司核心技术专家，深耕数据库高可用、高性能架构设计，创新探索 AI 在数据库领域的应用落地，其技术方案有效提升企业级数据库系统稳定性与智能化水平。学术层面，已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合，形成独特的技术研发视角。

系列文章介绍

第七阶段 : 行业实战篇 智慧医疗

主要内容

主题：药物研发：分子数据库与 AI 模拟的结合点

核心内容：SMILES 格式存储化合物结构 / 用 RDKit 生成分子特征向量（pgvector 存储）

实践案例：某药企 AI 辅助药物筛选平台技术方案

正文

在医药研发领域，药物筛选如同大海捞针，传统方法耗时耗力。随着信息技术的发展，分子数据库与 AI 模拟的结合为药物研发带来了新的曙光。今天，我们将深入探讨 SMILES 格式、RDKit 以及 pgvector 在药物研发中的创新应用，并通过某药企的实践案例，带您领略 AI 辅助药物筛选平台的技术魅力。

一、SMILES 格式：化合物结构的 "数字密码"

SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）是一种用 ASCII 字符串描述分子结构的格式，它能够简洁、明确地表示化合物的原子组成和连接方式。其核心原理是基于原子的连接性和化学键的类型，通过特定的符号和规则来编码分子结构。

例如，苯分子的 SMILES 表示为 c1ccccc1，其中 "c" 代表芳香碳原子，数字 "1" 表示环的连接点。这种格式具有高度的通用性和便捷性，便于在计算机系统中存储、传输和处理分子数据。它不仅能准确描述简单的有机分子，对于复杂的生物大分子结构也能进行有效的编码。

使用 SMILES 格式存储化合物结构具有诸多优势。首先，它占用的存储空间小，能够高效地管理大规模的分子数据库。其次，便于与其他化学信息学工具和算法进行集成，为后续的分子分析和模拟提供了便利的输入格式。此外，SMILES 格式还支持立体化学的表示，能够满足药物研发中对分子立体结构精确描述的需求。

二、RDKit：生成分子特征向量的 "魔法工厂"

RDKit 是一个开源的化学信息学工具包，具备强大的分子处理和分析能力。在药物研发中，我们可以利用 RDKit 将 SMILES 格式表示的分子结构转化为分子特征向量，这些特征向量能够反映分子的化学性质、结构特征等重要信息，为 AI 模型的训练和药物筛选提供数据支持。

（一）分子特征向量生成原理

RDKit 通过一系列的算法和计算，从分子结构中提取各种特征。例如，计算分子的原子类型、键的类型、官能团、分子指纹等。分子指纹是一种常用的特征表示方法，它将分子结构转化为一个二进制向量或数值向量，其中每个元素代表某种结构特征的存在与否或强度。

以扩展连接性指纹（ECFP）为例，它通过在分子结构上进行迭代的原子环境扩展，生成具有一定长度的指纹向量。这种指纹能够捕捉分子的局部和整体结构特征，对于药物相似性搜索和活性预测具有重要意义。

（二）实验代码演示

以下是使用 RDKit 生成分子特征向量的示例代码：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem

# 定义SMILES列表
smiles_list = ["CCO", "CC(=O)O", "c1ccccc1"]

# 生成分子特征向量（以ECFP为例）
def generate_ecfp(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    if mol is None:
        return None
    ecfp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)
    return list(ecfp)

# 生成特征向量列表
feature_vectors = []
for smiles in smiles_list:
    vector = generate_ecfp(smiles)
    if vector is not None:
        feature_vectors.append(vector)

print("生成的分子特征向量：")
for i, vector in enumerate(feature_vectors):
    print(f"化合物{i+1}：{vector}")

在上述代码中，我们首先导入了 RDKit 的相关模块，然后定义了一个包含三种简单化合物 SMILES 的列表。通过generate_ecfp函数，将每个 SMILES 转换为分子对象，再利用GetMorganFingerprintAsBitVect函数生成 1024 位的 ECFP 特征向量。最后，将生成的特征向量打印输出。

三、pgvector：存储分子特征向量的 "智能仓库"

pgvector 是 PostgreSQL 的一个扩展，用于存储和查询向量数据。在药物研发中，我们可以将 RDKit 生成的分子特征向量存储在 pgvector 中，利用其强大的向量检索功能，实现快速的分子相似性搜索和药物筛选。

（一）pgvector 存储原理

pgvector 通过在 PostgreSQL 表中添加向量列来存储分子特征向量。它支持多种向量相似性度量方法，如余弦相似度、内积、欧几里得距离等。当进行分子相似性搜索时，pgvector 能够高效地计算目标向量与数据库中所有向量的相似性，并返回相似性最高的分子数据。

这种存储方式具有良好的扩展性和查询性能，能够处理大规模的分子特征向量数据，满足药物研发中对海量数据管理和快速检索的需求。

（二）pgvector 使用代码示例

以下是使用 pgvector 存储和查询分子特征向量的代码示例（假设已安装 PostgreSQL 和 pgvector 扩展）：

import psycopg2
from psycopg2.extensions import register_adapter, AsIs
import numpy as np

# 注册numpy数组适配器
def adapt_numpy_array(arr):
    return AsIs(f'{{{np.array2string(arr, separator=",", suppress_small=True)[1:-1]}}}')
register_adapter(np.ndarray, adapt_numpy_array)

# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname="drug_db",
    user="user",
    password="password",
    host="localhost"
)
cur = conn.cursor()

# 创建表（如果不存在）
cur.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS molecules (
        id SERIAL PRIMARY KEY,
        smiles TEXT,
        feature_vector vector(1024)
    )
""")
conn.commit()

# 插入数据
for i, (smiles, vector) in enumerate(zip(smiles_list, feature_vectors), 1):
    cur.execute(
        "INSERT INTO molecules (smiles, feature_vector) VALUES (%s, %s)",
        (smiles, np.array(vector, dtype=np.float32))
    )
conn.commit()

# 查询相似分子（以第一个化合物的特征向量为例）
target_vector = np.array(feature_vectors[0], dtype=np.float32)
cur.execute(
    "SELECT smiles, feature_vector <=> %s AS distance FROM molecules ORDER BY distance LIMIT 5",
    (target_vector,)
)
results = cur.fetchall()

print("\n相似分子查询结果：")
for smiles, distance in results:
    print(f"SMILES: {smiles}, 距离: {distance}")

# 关闭连接
cur.close()
conn.close()

在这段代码中，我们首先注册了 numpy 数组的适配器，以便在 PostgreSQL 中正确存储和读取向量数据。然后连接到数据库，创建了包含 SMILES 和特征向量列的表。接着，将之前生成的分子数据插入到表中。最后，以第一个化合物的特征向量为目标，查询数据库中距离最近（相似性最高）的 5 个分子，并打印出结果。

四、实践案例：某药企 AI 辅助药物筛选平台技术方案

（一）平台架构

该药企的 AI 辅助药物筛选平台基于上述技术构建，主要包括以下几个部分：

数据层：负责收集和管理各种来源的化合物数据，以 SMILES 格式存储，并通过 RDKit 生成分子特征向量，存储在 pgvector 中。数据层还包括数据清洗、预处理等功能，确保数据的质量和一致性。

AI 模型层：利用深度学习等 AI 算法，对分子特征向量进行训练，构建药物活性预测、毒性预测等模型。这些模型能够对候选药物分子进行评估，筛选出具有潜在活性的分子。

应用层：为研发人员提供友好的用户界面，支持分子相似性搜索、虚拟筛选、模型预测结果展示等功能。研发人员可以通过平台快速检索相似分子，进行药物设计和优化。

（二）技术流程

数据收集与预处理：从公开数据库、内部研发数据等多个渠道收集化合物的 SMILES 数据，进行数据清洗，去除无效或错误的结构。然后使用 RDKit 对每个化合物生成分子特征向量。

数据存储与管理：将处理后的 SMILES 数据和特征向量存储到基于 pgvector 的数据库中，建立高效的数据索引，以便快速查询和检索。

AI 模型训练与应用：利用历史数据训练药物活性预测等模型，通过调整模型参数和优化算法，提高模型的预测精度。在药物筛选过程中，使用训练好的模型对数据库中的分子进行预测，筛选出高潜力的候选分子。

相似性搜索与虚拟筛选：研发人员可以输入目标分子的 SMILES 或特征向量，通过 pgvector 的向量检索功能，快速找到数据库中相似的分子。结合 AI 模型的预测结果，进行虚拟筛选，减少实验验证的工作量。

（三）平台优势

高效的数据管理：利用 SMILES 格式和 pgvector，实现了对大规模分子数据的高效存储和快速检索，大大提高了数据处理的效率。

精准的 AI 预测：通过 RDKit 生成的分子特征向量和训练好的 AI 模型，能够准确预测药物的活性和毒性等性质，为药物筛选提供科学依据。

便捷的用户体验：应用层提供了直观易用的界面，研发人员无需具备深厚的编程和算法知识，即可轻松使用平台进行药物筛选和设计。

缩短研发周期：通过 AI 辅助筛选，能够快速排除大量无效的候选分子，减少实验验证的次数，从而缩短药物研发的周期，降低研发成本。

五、总结与展望

SMILES 格式、RDKit 和 pgvector 的结合，为药物研发带来了全新的技术方案。通过将化合物结构转化为可计算的特征向量，并利用 pgvector 进行高效存储和检索，结合 AI 模型的预测能力，实现了药物筛选的智能化和高效化。某药企的实践案例表明，这种技术方案能够显著提升药物研发的效率和成功率。

随着 AI 技术和化学信息学的不断发展，分子数据库与 AI 模拟的结合将更加紧密和深入。未来，我们可以期待更多创新的技术和方法应用于药物研发领域，为人类健康事业带来更多的福祉。如果您对药物研发中的技术应用感兴趣，欢迎关注我们的后续分享，让我们一起探索更多的科技奥秘！