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深度整合研發經驗，不斷攀登研發技術高峰，搭建新藥研發一體化創新服務平臺。
尊龍凱時在結構生物學上具有豐富的研究經驗，可以為基于結構的藥物設計(SBDD)提供強大的服務支持。
尊龍凱時AI靶點生物分析通過生物通路分析、組學分析和器官表達分析等手段，深入挖掘生物標志物的聯系，發現藥物作用的潛在靶點。此外，平臺還與多家虛擬分子庫供應商深度合作，進行高效的虛擬篩選，快速生成Hits化合物，并通過多種技術手段進行驗證。
生物通路分析
AI輔助建立生物通路數據庫
AI生物通路信號拓撲虛擬分析
組學分析
機器學習挖掘生物標志物的聯系
器官表達分析
大數據與現實結合發現表達位點
(1) 與多家虛擬分子庫供應商(Enamine, Life chemicals…)深度合作
(2) 高效虛擬篩選
(3) 支持TR-FRET，FP等高通量篩選
(4) Hits化合物快速生成及衍生
(5) 支持NMR，MST, SPR進行Hit validation
從Hit到先導化合物，尊龍凱時AI藥物發現平臺運用先進的AIDD/SBDD技術，設計新骨架分子，并可優化藥物分子的結構和活性。
(1) AIDD/SBDD
(2) 新骨架
(3) 分子對接
(4) 分子動力學模擬
(5) 自由能微擾
(6) 可合成性分析
在藥物研發的征途上，先導化合物的優化是至關重要的一環。尊龍凱時AI藥物發現平臺，憑借其前沿的技術和深厚的行業經驗，為先導化合物的優化提供了全面而精準的支持。
(1) AI分子生成模型
(2) AI活性預測
(3) 構效關系研究
(4) 理化性質預測
(5) 選擇性/脫靶活性
(6) ADME預測
在候選化合物方面，尊龍凱時AI藥物發現平臺服務涵蓋活性測試、動物藥效驗證等多個關鍵環節，確保候選藥物在臨床應用前得到充分的驗證和評估。
(1) 活性測試
(2) 動物藥效驗證
(3) 藥代動力學研究
(4) 毒理學研究
在醫藥領域，AI的應用已逐步滲透到藥物研發的各個關鍵環節，包括靶點的發現和識別、藥物的從頭設計、ADMET（吸收、分布、代謝、排泄和毒性）預測，以及臨床試驗的設計與執行。
1、靶點的發現和識別
AI技術能夠通過大數據分析，快速挖掘海量生物信息數據中的潛在靶點，并結合機器學習算法對靶點進行精準預測和驗證。這不僅大大提高了靶點發現的效率，還降低了發現成本，為藥物研發提供了更多可能性。
2、藥物的從頭設計
AI通過機器學習算法預測化合物的生物活性、毒性以及藥代動力學性質，從而設計出具有潛在藥效的候選分子。這種從頭設計的方法不僅提高了藥物研發的效率，還降低了研發成本，為新藥研發開辟了新的道路。
3、ADMET預測
AI技術綜合考慮化合物的物理化學性質、生物轉化途徑以及潛在毒性等多方面因素，對化合物的ADMET性質進行精準預測。這有助于在早期階段篩選出具有良好藥代動力學性質和較低毒性的候選藥物，減少后期研發失敗的風險。
4、臨床試驗設計與執行
AI通過分析歷史試驗數據和患者信息，優化試驗設計，提高試驗效率和準確性。同時，AI還能實時監測患者的生理指標和反應情況，為醫生提供及時的反饋和建議，確保試驗的安全性和有效性。
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