目前已知最大的小分子生物效应多模态通用大模型
将传统药物研发周期从5-10年缩短至1-2年，大幅提升研发效率
基于多模态大模型，实现分子活性、ADME和毒性等性质的精准预测
整合2500+万化合物、5000+万生物活性数据和1000+万组学数据
通过多重安全验证和稳定性测试，确保模型输出的可靠性和可重复性
中科探云AI药物研发平台是一个集成了深度学习、机器学习、多模态大模型等先进技术的综合性药物研发平台。 平台覆盖从靶点发现、分子设计、虚拟筛选到临床前研究的全流程，为药物研发企业提供端到端的AI解决方案。
通过多模态大模型技术，平台能够处理和分析化合物结构、生物活性数据、多组学数据、医学影像等多种类型的数据， 实现对药物性质和疗效的全面预测和评估。
性能超越GPT-4与专用复杂模型
超越GPT-4、DeepSeek-R1、Qwen3等通用与领域大模型
未经特定任务数据学习情况下，远超GPT-4等大模型
展示强大推理与迁移能力
超越端到端训练的任务专用复杂模型
展现广泛通用性
数据来源
急毒数据集来自自研数据库TOXRIC，确保数据质量和可靠性
核心优势
平衡多终点性能
对比5个单任务学习模型、2个多任务学习模型、2个共识模型，在所有终点的整体性能上取得最优
数据效率提升
在数据稀缺的目标终点（人相关）上性能提升43%-87%
最小训练需求
仅需20%-30%训练数据即可获得目前最优模型同等性能
可解释性与机制洞察
隐空间表征分析
ToxACoL隐空间表征分析证实了其毒性预测性能，同时可解释高毒相关结构机制
聚类流形结构
在不同毒性强度下呈现显著的聚类流形结构
结构警报识别
揭示高毒性化合物共享的关键分子片段"结构警报"，对理解急毒机制至关重要
实际案例
例如：在小鼠腹腔给药LD50等终点中，发现高毒性簇内约有10-25种化合物含有典型的结构警报-季铵阳离子
核心功能
一站式AI驱动的药物发现解决方案
智能药物分子设计，生成具有潜在活性的新分子结构，支持高通量虚拟筛选，每天可筛选1000万+化合物
精准预测小分子与靶标的结合亲和力，预测准确率达90%以上，快速筛选高活性候选药物
基于多模态数据预测药物作用疗效，提前评估临床应用潜力，降低临床试验失败率
全面预测药物吸收、分布、代谢、排泄特性，优化药物成药性，提高临床成功率
基于AI模型快速评估药物毒性和潜在不良反应，识别肝毒性、心脏毒性等风险
智能优化先导化合物结构和活性，提升药物选择性和安全性，缩短优化周期
AI辅助设计最优合成路线，提高合成效率，降低生产成本，支持逆合成分析
生成小分子扰动下的细胞图像和多组学数据，深入解析药物作用机制和表型变化
检索小分子结合靶标相关的疾病影像和信号通路，揭示药物作用机制和适应症
技术架构
药物研发
小分子药物全流程研发与优化
药物毒理安全性与ADME预测评估
合成路线设计与先导化合物优化
机制研究
多组学与细胞图像分析及机制解析
药物作用机制与靶点鉴定研究
疾病影像与信号通路检索分析
性能指标
客户评价
使用中科探云AI平台后，我们的先导化合物发现周期缩短了70%，研发效率显著提升。平台的预测准确度令人印象深刻。
平台的ADME和毒性预测与实验结果高度一致，帮助我们提前规避了多个潜在风险分子，节省了大量研发成本。
平台的多组学分析和细胞图像生成功能，为我们的药物作用机制研究提供了全新的视角，发现了很多之前未知的生物学见解。