技術簡介

面對藥物市場競爭與精準醫療需求，產業需求更快、更具成本效益的解決方案。生成式AI小分子藥物開發平台透過生成模型、動態模擬與深度學習預測，快速產生具新穎性的藥物分子，並結合 ADMET/SAR 預測提升開發精準度。

本平台技術透過：

1.多模態數據整合：結合 1D（分子結構）、2D（拓撲資訊）與 3D（立體構型）數據，提高分子與標靶交互作用預測的準確性。

2.動態模擬與 Docking 技術：模擬小分子與標靶蛋白的動態交互作用，提高藥物篩選準確度，確保候選分子具良好結合特性。

3.AI 強化學習機制：引入回饋學習技術，根據 ADMET 與 SAR 預測結果自動優化化合物設計，提高藥物開發效率。

相較於商業模擬軟體，本技術更自動化且可模組化應用，適用於新藥研發、適應症導向設計及藥物篩選。

創新優勢

1.高新穎性與自動化藥物生成：透過生成式 AI，自動產生80% 新穎性的候選化合物，顯著提高藥物發現的創新性，減少人工篩選時間與錯誤率。

2.精準預測與高效篩選：結合 ADMET/SAR 預測、動態模擬與 Docking 技術，確保生成分子具備良好藥物特性，提高命中率並減少實驗成本。

3.快速藥物開發週期：相比傳統藥物開發，本平台可縮短開發時間 30-40%，降低前期研發成本，並加快進入臨床試驗的速度。

4.靈活模組化設計：平台功能可拆分，企業可依需求選擇特定模組（如分子生成、藥物篩選、標靶適應性評估），提升技術靈活性與市場適應性。

應用領域

1.製藥產業，臨床前藥物設計與加速新藥開發進程。

2.未來可延伸至化妝品成分設計、農業生技（農藥與植物活性物質）、材料科學（功能性分子開發）等