AI全流程药物筛选，周期缩短35%

产品概述

元序·智序体是面向创新药研发的AI驱动药物筛选管理平台，聚焦药物发现早期从靶点到候选药物的核心环节。该平台整合标准化引擎、智能分析引擎与全链路数据管理能力，解决化合物数据分散、筛选周期长、虚拟筛选与实验验证脱节等关键痛点，帮助药物研发团队从百万级化合物中精准锁定候选药物。

平台以“一库全化合物、一算精筛选、一管控全程、一智优分子”为核心价值，覆盖靶点确认、化合物库管理、虚拟筛选（CADD）、高通量筛选（HTS）、Hit确认、Lead优化、ADMET评估与候选药物决策等全流程。据测算，可将候选药物发现周期缩短35%，虚拟筛选命中率提升至1%–3%，为客户构建数据驱动、AI赋能的智能药物发现体系。

核心功能

• 化合物库智能管理：统一整合内部合成化合物、外部采购化合物、商业库与天然产物库，采用SMILES/InChI编码实现去重和相似性分析，提升化合物库利用率50%，重复采购减少30%。
• AI虚拟筛选平台：基于靶点三维结构或药效团模型，支持基于结构的虚拟筛选（SBVS）、基于配体的虚拟筛选（LBVS）和AI分子生成等多种策略，在亿级化合物中完成虚拟筛选，命中率提升至1%–3%。
• 高通量筛选数据管理：自动对接筛选设备并采集HTS实验数据，自动计算Z'因子并监控阳性/阴性对照，辅助Hit确认与假阳性排除，数据管理效率提升60%。
• 先导化合物优化与决策平台：追踪多轮DMTA循环，以AI多参数优化同时改善活性、选择性、ADMET与合成可行性，并提供候选药物综合评估看板，支持科学决策，Lead优化周期缩短30%。
• 数据资产与知识沉淀：将分子、项目、平台、行业四级数据结构化沉淀，形成可复用的筛选策略和AI模型，持续提升平台能力。

应用场景

• 创新药企早期药物发现：创新药研发团队需要从海量化合物中快速找到潜在活性分子。元序通过标准化化合物库与AI虚拟筛选，将命中率从传统模式的0.01%–0.1%提升至1%–3%，帮助团队更快进入Hit确认和Lead优化。
• CRO/CDMO筛选服务交付：承接多家药企的筛选项目时，需保障实验数据可比、流程合规、交付透明。平台通过标准化SOP、自动化数据采集与ELN/LIMS对接，实现多项目并行管理，HTS数据管理效率提升60%。
• 老药新用与管线拓展：药企基于已有化合物库和文献/专利数据，利用AI分子生成和ADMET预测评估新适应症潜力，减少重复采购与无效实验，重复采购率降低30%。
• 科研院所靶点机制与转化研究：借助AI预测的靶点结构与公开化合物库开展大规模虚拟筛选，并通过四层数据沉淀保留研究过程知识，支撑基础科研向药物发现延伸。

竞争优势

• 端到端全链路覆盖：从靶点确认、化合物库管理、虚拟筛选、HTS到Lead优化和候选药物（PCC）确定，一体化平台避免单点工具间的数据断裂，形成完整药物发现闭环。
• AI与数据双轮驱动：虚拟筛选模型、ADMET预测引擎与多参数优化模型可依托实验数据持续迭代，让筛选经验和组织知识沉淀为平台能力。
• 量化价值显著：候选药物发现周期缩短35%，虚拟筛选命中率较传统模式提升10–30倍，HTS数据管理效率提升60%，支持研发投入产出可衡量。
• 开放生态与标准化输出：对外支持ELN/LIMS、外部化合物库、文献数据库及CRO数据交换，降低客户系统整合与生态协作成本。
• 多药物类型适配：覆盖小分子、大分子/抗体、PROTAC与老药新用等筛选业务，能随客户研发策略扩展，保护长期投入。

目标客户

主要行业：创新药企、仿制药企、CRO/CDMO机构、科研院所药物发现平台。

核心使用角色：药物化学家、生物学家、计算化学家、药理学家、药物筛选/研发项目负责人及CRO合作方。

典型应用：创新药企可依托AI虚拟筛选快速发现Hit并优化Lead；CRO可用标准化流程同时管理多客户筛选项目，提升交付透明度和数据一致性；科研院所可结合AI预测的靶点结构开展机制研究与早期发现；仿制药及老药新用团队可利用化合物库评估和ADMET预测快速扩展管线。

采购与决策关注点：决策层重点关注研发周期缩短、命中率提升与整体ROI；计算化学团队关注虚拟筛选策略、模型可迭代性与可视分析；数据与IT团队关注ELN/LIMS对接、数据权限和全过程可追溯。

已公开标杆客户案例暂未列入知识碎片，可在对外材料中补充[待补充]。