AI-DRIVEN BIOLOGICS & SMALL-MOLECULE DISCOVERY

用人工智能连接 蛋白结构与抗体工程 和小分子药物发现

面向蛋白—小分子虚拟筛选、结合亲和力预测、抗体序列优化和结构设计, 建立从数据建模、候选生成到多层级筛选的计算研发平台。

Protein–Ligand 结合预测与虚拟筛选
Antibody Design 生成、优化与候选排序
Multi-scale 序列、结构与图学习
人工智能辅助蛋白小分子虚拟筛选与抗体设计示意图
AI-DRIVEN DISCOVERY Protein · Ligand · Antibody
01 / ABOUT

公司简介

以计算方法缩短候选药物从发现到验证的路径。

我们专注于人工智能、计算生物学与结构驱动药物发现技术, 建设覆盖蛋白—小分子筛选、抗体设计和蛋白工程的智能研发平台。

平台整合序列模型、分子图神经网络、三维结构表征、分子对接与动力学评估, 支持候选分子的生成、打分、筛选、优化和风险评估,为科研合作及药物研发项目 提供可复用的计算技术能力。

01

模型研发

面向生物分子序列、结构和相互作用数据构建专用预测模型。

02

候选筛选

通过多层级计算筛选缩小候选范围,提高后续实验验证效率。

03

分子优化

围绕亲和力、特异性、稳定性和可开发性开展多目标优化。

02 / RESEARCH FOCUS

核心研发方向

从蛋白口袋到抗体序列,从候选生成到优先级排序。

01

蛋白—小分子虚拟筛选

针对靶蛋白口袋开展超大规模候选库筛选,融合分子指纹、图神经网络、 结构打分和分子对接,快速识别高潜力化合物。

Binding Affinity Virtual Screening Docking Ranking
蛋白—小分子虚拟筛选示意图
02

抗体智能设计

面向抗体发现和优化,开展序列生成、CDR突变设计、结构预测、 亲和力排序及可开发性评估。

抗体智能设计示意图
03

蛋白工程与功能优化

基于序列、结构与进化信息,对蛋白稳定性、结合能力和功能特性进行预测与设计。

蛋白工程与功能优化示意图
04

多模态相互作用建模

联合蛋白序列、配体图、口袋结构及实验标签,构建更具泛化能力的预测模型。

多模态相互作用建模示意图
05

药代与安全性预测

对候选分子的毒性、ADME、特异性和成药性进行早期风险识别与优先级筛选。

药代动力学与安全性预测示意图
03 / CAPABILITIES

平台能力

以模块化能力支持不同阶段的药物发现任务。

SEQUENCE

序列模型

蛋白语言模型、抗体序列建模、突变效应预测与生成式设计。

STRUCTURE

结构建模

蛋白口袋识别、复合物建模、几何图学习与结构质量评估。

SCREENING

规模化筛选

适配大规模候选库的批处理、模型推理、过滤和排序流程。

OPTIMIZATION

多目标优化

在亲和力、特异性、稳定性和成药性之间进行综合权衡。

04 / RELATED ARTICLES

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直接浏览代表性技术论文,覆盖抗体设计、蛋白—小分子预测、虚拟筛选、多肽生成、毒性预测和分子动力学。

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05 / CONTACT

面向药物发现项目开展技术合作

可围绕蛋白靶点筛选、抗体优化、蛋白工程、模型开发和候选优选等方向开展合作。

zhanghaiping@suat-sz.edu.cn