AI + 量子力学
制药科技新方案
颠覆传统
直击制药模式痛点
当前的传统制药方式在药物发现、体外活性、生物实验和临床实验阶段分别面临成药机率低、依赖专家、实验成本高以及临床失败率高等问题。通过我们开发的技术和解决方案，这些痛点能够得到有效解决，提升药物研发的效率和成功率
药物发现阶段
经远自主研发的AI对接算法在速度和精度上优于传统算法（可扩展至亿级别的分子库），将准确度从现有的10%提高到60%，加入量子描述符提高生成分子的结构新颖性
体外活性阶段
经远自主研发的蛋白质构象翻转模拟算法，可以辅助实验学家优化Biomedical Assay，并有助于探索先导化合物与靶点蛋白质间相互作用的反应路径
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生物实验阶段
积累多年成药性数据，基于经远独创的RNA序列分析技术高效探索生物通路，打造准确率高的成药性模型
临床实验阶段
利用组学和临床数据，构建靶点-疾病、RNA/基因的多模态模型，解析靶点-疾病关系，发现独特的成熟靶点，并推荐适应症
引领未来
为制药科学提供新的解决方案
制药科技的未来
技术进展
深度学习和神经网络
深度学习在图像识别和自然语言处理上的成功被应用到药物化学和生物学数据的分析中。图卷积网络（GCNs）在预测化学分子性质方面表现优异。
自然语言处理（NLP）
NLP技术用于从大量文献、专利和数据库中提取有价值的信息，帮助研究人员跟踪最新的科学进展。
化学和量子组合计算
组合化学结合AI技术，用于设计和筛选大量的化合物库。量子计算则有望在未来解决目前计算资源不足的问题。
制药科技的未来
AI应用
靶点发现
利用AI分析生物数据，识别疾病相关的生物标志物和基因，从而确定新的药物靶点。例如，使用机器学习模型分析基因表达数据和蛋白质相互作用网络。
药物筛选
传统药物筛选方法耗时且成本高。AI可以通过虚拟筛选和高通量筛选技术，加速找到潜在的药物分子。例如，深度学习模型可以预测化合物与靶点的结合亲和力。
药物设计
AI算法可以生成具有特定性质的分子结构，优化药物的化学性质和生物活性。例如，生成对抗网络（GANs）可以用于分子生成。
临床试验优化
AI可以帮助设计更高效的临床试验，优化试验设计、患者招募和数据分析，从而提高试验成功率。