用AI重塑
小分子药物设计

融合AI与计算化学，为您提供抑制剂、激动剂和调节剂的创新设计与优化方案

2天

完成亿级库筛选

±1 kcal/mol

FEP预测精度

100+

成功项目案例

小分子药物的新时代

小分子药物（包括抑制剂、激动剂和调节剂）代表了现代药物研发的核心。我们利用先进的AI算法和计算化学技术，帮助您从海量化学空间中快速锁定具有新颖骨架的活性分子，加速从先导化合物到候选药物的转化过程。

寻找全新骨架

从海量化学空间中快速锁定具有新颖骨架的活性分子

•蛋白质结构/口袋预测：获取可靠靶点三维结构
•多级虚拟筛选：KarmaDock粗筛、CarsiDock精筛、RTMScore重打分，2 天完成亿级库筛选
•分子动力学模拟：验证结合稳定性，发现潜在别构位点

从靶点到苗头——先结构、后筛选、再动力学验证，快速捞出全新骨架

分子活性优化

在已有骨架上做结构微调，显著提升亲和力与选择性

•分子工厂：自动生成衍生物库，聚焦最有希望的 10-100 个分子
•分子动力学：确认结合模式与能量细节
•自由能微扰（FEP）：精度≈实验值（误差 < 1 kcal/mol），定量评估修饰贡献

从苗头到先导——用 FEP 算得准、用分子工厂生得快，迭代几轮即可拿到纳摩尔级候选

分子成药性预测

提前排除ADMET风险，确保分子"走得远"

•Inno-ADMET：基于MERT和MGA模型，系统性评价物化性质、成药性参数和毒性
•吸收性预测：口服生物利用度、渗透性、溶解度评估
•可定制化模型：客户自有数据微调，适配特殊项目需求

一键体检ADMET——提前发现肝毒、心脏毒、低渗透等致命缺陷

我们的技术优势

AI 驱动的虚拟筛选

基于 KarmaDock、CarsiDock、RTMScore 和 MM/GBSA 的多级筛选流程，2 天内完成亿级化学库的筛选，快速锁定具有新颖骨架的活性分子。

化学精度预测

基于自由能微扰（FEP）工作流，实现 ±1 kcal/mol 的化学精度预测，定量评估每个修饰对结合自由能的贡献。

分子工厂技术

自动生成衍生物库，结合 AI 启示与药物化学家经验，快速高效地产生高质量的活性分子，加速先导化合物优化。

ADMET 风险评估

基于三维分子预训练模型，提前排除肝毒、心脏毒、低渗透等致命缺陷，确保分子具备良好的成药性。

多学科团队协作

计算化学家、药物化学家和生物学专家紧密协作，提供专业的项目咨询和端到端的解决方案，确保设计的可行性和实用性。

成功案例积累

在难成药靶点和复杂生物系统中积累丰富经验，已有超过100+企业或科研机构成为了我们的客户，帮助客户快速推进药物研发进程。

应用案例

Menin 蛋白抗耐药第二代抑制剂研发

基于分子工厂技术的突破性发现

利用"分子工厂"模块针对 Menin 蛋白开展抗耐药第二代抑制剂研发

通过计算和实验的结合，快速获得多个潜力化合物。其中化合物 RG-10 对 Menin 野生型、M327I 突变体和 T349M 突变体的 IC₅₀ 分别为 9.681 nmol/L、233.2 nmol/L 和 40.09 nmol/L；与已进入 II 期临床的阳性参照分子 SNDX-5613 相比，其对 M327I 和 T349M 突变体的抑制活性显著提升。

上述研究充分展现了"分子工厂"技术在新药研发项目中的独特优势，能快速高效地针对特定蛋白结构产生高质量的活性分子。

用AI重塑 小分子药物设计