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使药物研发更快, 更好, 更省力

人工智能药物研发

AI制药是指使用AI加快药物研发速度以及精简其流程.

药物研发的未来

人工智能可以在药物发现的各个阶段使用, 从目标识别到先导化合物优化. 通过使用人工智能, 研究人员可以更快、更准确地分析大量数据, 从而更快、更成功地发现药物.

人工智能可以通过在多个方面为药物发现带来价值: 生物学、计算化学、药物研发的更高的成功率以及更快、更便宜的药物发现过程. 该技术可以解决传统研发中的许多挑战和限制.

我们的服务

预测分子性质

分子性质预测是从分子的物理结构预测分子化学或者生物特性的任务. 由于巨大的化学空间和缺乏可用于训练的监督实验数据, 这是一项具有挑战性的任务. 有效的分子表示学习对于促进分子性质预测, 比如用于性质预测的几何增强分子表示学习, 具有重要意义.

分子生成

分子生成是指使用基于机器学习的生成模型从头开始生成具有所需理化和药理特性的新型分子. 这些模型可以遍历庞大而复杂的化学空间以寻找满足多种属性约束的新型化合物(比如基于条件变换器、知识蒸馏和强化学习的多约束分子生成).这种方法在药物设计中获得了巨大的关注(比如在MolGPT的应用中使用变压器解码器模型的分子生成).

药物重利用

药物再利用, 也称为药物重新定位、重新分析或重新分配任务, 是一种确定超出原始医学适应症范围的已批准或研究药物的新用途的策略. 鉴于新药发现和开发的高损耗率、高昂的成本和缓慢的步伐,重新利用“旧”药物来治疗常见和罕见疾病正日益成为一个有吸引力的领域. 同时因为它能使用低风险的化合物, 所以在降低总体开发成本并缩短开发时间方面极具潜力.

我们的团队

Xiu Cheng

机器学习博士

Martin Xie

数据仓库专家

GanLong Wang

工程学博士

联系我们

sue.cheng@denovodrug.com

+64 20 40096154

我们的合作伙伴

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