核心技术
六大核心能力，构建药物研发全链路智能化
药物基础模型
自研大规模药物基础模型，融合分子、蛋白质、基因组等多模态生物医药数据，为下游任务提供强大的表征学习能力。
- 海量数据融合整合超过20亿分子数据与百万级蛋白质结构
- 多模态理解同时理解分子图、SMILES序列、3D构象与文本描述
- 迁移学习能力预训练模型快速适配小样本下游任务
- 持续进化实验数据持续回流，模型能力不断提升
多智能体协作系统
六大专业智能体协同工作，覆盖药物研发全流程，实现从靶点发现到先导物优化的自动化闭环
文献挖掘智能体
自动解析海量文献，提取关键药物靶点与分子信息
靶点分析智能体
深度分析靶点结构与功能，评估成药性与选择性
分子设计智能体
基于深度生成模型，从头设计具有目标活性的新分子
性质预测智能体
高精度预测ADMET性质，提前淘汰不良候选分子
实验规划智能体
智能规划实验方案，优化实验顺序与资源分配
数据分析智能体
实时分析实验数据，自动生成洞察报告与优化建议
干湿实验闭环
AI计算与湿实验无缝衔接，数据持续流转驱动模型迭代进化
AI预测
模型生成候选分子及活性预测
实验设计
智能体规划最优实验方案
湿实验执行
自动化实验平台高效验证
数据回馈
实验结果反馈优化模型参数
↻ 持续循环迭代，模型不断进化
技术对比
传统方法 vs 艾斐智药 AI驱动研发
| 指标 | 传统方法 | 艾斐智药 |
|---|---|---|
| 研发周期 | 10-15年 | 3-5年 |
| 筛选通量 | 数千个/月 | 数百万个/天 |
| 预测准确率 | ~40% | >85% |
| 成本 | 26亿美元 | 降低60-80% |
| 人力需求 | 数百人团队 | 精干团队+AI |
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