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药物设计与材料发现智能数据驱动解决方案
Discovery
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药物设计与材料发现智能数据驱动解决方案
数据智能驱动 加速产品研发
方案咨询

新药/新材料设计与发现过程中面临的挑战

快速、准确找到目标药物分子/新材料结构是关系研发成功率的关键

  • 数据管理与知识产权保护
    研发数据的快速检索与再利用困难； 人员变动造成知识易流失； 数据的真实性与完整性难以保障； 激烈的市场竞争下，如何保护自己的研究成果和技术创新成为重要挑战。
    数据管理与知识产权保护
  • 资源优化与协同工作
    项目进展无法及时同步； 资源管理无法做到合理高效调配； 无法实现高效决策； 难以实现试剂和耗材的高效管理、设备利用率提升以及化学品的安全管控等。
    资源优化与协同工作
  • 信息共享与系统集成
    信息孤岛问题，部门间协作与知识共享难题，IT部门在系统集成和流程重构时面临巨大压力。
    信息共享与系统集成
  • 传统分子模拟的局限性
    实验人员使用门槛高； 大量重复计算、耗时耗力； 计算数据分散，管理与分析挖掘困难。
    传统分子模拟的局限性
  • 传统人工智能的瓶颈
    无法获取合适的建模数据； 通用模型与实际研究体系匹配度不高； 大量时间用于各类算法的调试、整合； 模型应用门槛高不易推广。
    传统人工智能的瓶颈
  • 研发数据的快速检索与再利用困难； 人员变动造成知识易流失； 数据的真实性与完整性难以保障； 激烈的市场竞争下，如何保护自己的研究成果和技术创新成为重要挑战。
    数据管理与知识产权保护
  • 项目进展无法及时同步； 资源管理无法做到合理高效调配； 无法实现高效决策； 难以实现试剂和耗材的高效管理、设备利用率提升以及化学品的安全管控等。
    资源优化与协同工作
  • 信息孤岛问题，部门间协作与知识共享难题，IT部门在系统集成和流程重构时面临巨大压力。
    信息共享与系统集成
  • 实验人员使用门槛高； 大量重复计算、耗时耗力； 计算数据分散，管理与分析挖掘困难。
    传统分子模拟的局限性
  • 无法获取合适的建模数据； 通用模型与实际研究体系匹配度不高； 大量时间用于各类算法的调试、整合； 模型应用门槛高不易推广。
    传统人工智能的瓶颈

一站式数据驱动智能创新解决方案

三大平台联动 智能创新整体解决方案

  • 建立数字化实验室 告别纸质记录

    提供全方位、全生命周期的数字化实验室解决方案。iLabPower平台整合了项目管理、实验记录管理、试剂耗材管理、化合物管理、样品送检管理和仪器管理等核心需求。

  • 研发流程优化

    建立标准化统一平台，确保各模块间数据一致、规范、可读，大大降低团队协作成本和数据利用成本，精简研发流程，消除大量重复工作，提高效率。

  • 高效精准的资源管理

    实现实验资源（试剂、仪器、耗材等）的实时追踪与全生命周期管理，确保精准、合规、弹性的管理，实现实验资源的高效利用，提高效率、节约成本、降低安全风险。

  • 三大平台联动 全方位数据整合

    模块间整合、平台间联动可以提供一个统一的全流程管理平台，避免数据孤岛。全方位提升数据整合与共享、分析能力，建立企业知识库、模型库，形成智能研发闭环，驱动决策。

  • 智能数据驱动 超越传统研发

    MaXFlow分子模拟与人工智能平台，大大降低分子模拟和人工智能的应用门槛。与SDH科学数据基因组平台的结合，提供多样数据源和强大的数据融合分析能力，实现模型自由与数据自由。

  • 电子签名与审计追踪

    iLabPower和SDH平台可为不同职位、岗位的人员设置不同权限，确保数据的安全与完整性。平台满足FDA 21CFR Part11电子签名要求和GMP数据完整性规定，实现全方位审计追踪和系统验证。

创腾基于SaaS的三大平台

构建从数据采集、融合至AI建模、数据决策的完整闭环

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解决方案收益

提升创新能力与合规性，实现无纸化管理，AI驱动，降本增效

  • 80%-90%

    数据采集与整理时间

    自动化数据采集
    智能化数据预处理和清洗
    模板化数据录入

  • 70%-80%

    数据共享与利用效率

    统一的数据格式与标准
    智能化数据检索与分析
    实时数据同步与SaaS云共享

  • 30%-40%

    研发效率

    实时协作与流程自动化
    AI与分子模拟的零门槛应用
    云计算支持

  • 30%-40%

    研发成本

    AI加持 实验设计优化
    集中管理 优化资源利用
    上线快见效快的SaaS部署

应用场景

丰富的应用场景实例

  • 小分子化合物筛选与设计
  • 化合物制备工艺优化

SDH平台的NEO科研数据库集成了ChEMBL、BindingDB、UNPD和DTPDS四大数据库，覆盖了小分子药物发现所需的关键数据，为研发人员提供了丰富的数据源，有助于靶点匹配和QSAR模型建立。 研发人员通过借助MaXFlow平台可以实现： 1. 创建分子虚拟库； 2. 构建QSAR模型； 3. 预测分子活性； 4. 利用工作流建立ADMET预测、Docking验证及分子动力学模拟等APPs 5. 使用分子逆合成APP优化目标化合物的合成路径。 通过DOE_ML方法，获得基于全局的最优实验方案。研究者根据实验方案进行湿实验合成，并在iLabPower平台集中管理所有实验数据。将湿实验数据和模拟数据传输到SDH进行融合、汇总并推送至MaXFlow中进行进一步的实验方案推荐与产率预测，同时为项目管理系统（iLabPower PM）提供数据支持，助力项目决策。 三大平台的联动实现了从化合物库准备到药物筛选、分析、逆合成预测的完整流程，避免了研究者在大量不同软件中进行分散、孤立地研究，大幅降低实验试错成本，ML（机器学习）模型加速了研发过程，推进了AI制药的实际应用。

以新戊酸铯为基体，在7种配体、4种溶剂、3种反应浓度和3种反应温度条件下寻找最优收率。假如使用均匀实验，共需做7*4*3*3=252个实验。如果采用DOE-ML方法，实验数量将显著降低。 通过iLabPower电子实验记录本DOE模块，先用正交设计生成初步实验方案。完成实验后，通过SDH平台汇总实验数据并推送至MaXFlow中进行进一步的实验方案推荐与产率预测。 使用MaXFlow的DOE_ML 组件，结合机器学习和实验方案设计方法，上传从SDH中获得的实验方案数据，自动生成100条实验方案并预测其结果，从中筛选预测效果好的方案进行第二轮实验，并在电子实验记录本中记录实验过程，通过SDH平台将第二轮的实验数据进行汇总，将预测产率与实际产率进行比对，若需要继续迭代，可以将两轮实验结果一同推送至MaxFlow进行更多轮次的预测。 总之，借助实验设计方法结合机器学习方法可以帮助研究人员更高效地确定最佳反应条件，显著减少所需实验次数。

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