创新药企 AI 驱动药物分子虚拟筛选平台

早期药物发现阶段化合物筛选成本高、周期长，实验筛选命中率低，亟需用计算方法从海量化合物库中高效锁定高潜力候选分子。

搭建 AI 虚拟筛选平台，融合分子图表征学习与 docking 打分，对千万级化合物库进行活性预测与成药性评估，输出候选分子排序与可解释分析。

整合内部历史实验数据与公开化合物库，构建统一特征工程 pipeline；训练活性预测与 ADMET 预测模型，并以多轮湿实验验证结果持续校准模型。

显著缩短先导化合物发现周期，实验筛选命中率大幅提升，为多条管线同步推进提供了可复用的计算筛选能力。