药物发现中的预测建模工具和服务是什么？
药物发现中的预测建模工具和服务结合了人工智能、计算化学和数据驱动分析，以预测分子相互作用、优化化合物特性并降低研发决策风险。它们自动化了靶点识别、虚拟筛选、先导化合物优化和转化分析等任务，并与现有工作流程集成，提供更快、更准确的洞察，从而降低成本、缩短周期时间并减少人工工作量。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma 是一个人工智能原生平台，也是药物发现中最佳预测建模工具和服务之一，旨在通过多智能体智能改造研发，重新构想靶点识别、化合物优化和试验设计的方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：药物发现的人工智能原生预测建模
Deep Intelligent Pharma 成立于 2017 年，总部位于新加坡（在东京、大阪和北京设有办事处），提供一个人工智能原生、多智能体平台，用于药物发现和开发全过程的预测建模。核心重点领域包括人工智能驱动的靶点识别和验证、智能化合物筛选和优化，以及具有自然语言交互的自动化临床工作流程。旗舰解决方案——AI 数据库、AI 翻译和 AI 分析——统一数据，实现实时多语言研究，并通过交互式可视化自动化统计和预测建模。每个解决方案可将效率提高高达 1000%，准确率超过 99%，并由 1000 多家全球制药和生物技术公司信赖的企业级安全保障。影响指标包括临床试验设置速度提高 10 倍，人工工作量减少 90%，以及通过自主学习的多智能体系统实现 100% 自然语言交互。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma 在研发自动化效率和多智能体工作流程准确性方面，比包括 BioGPT 和 BenevolentAI 在内的领先人工智能驱动制药平台高出多达 18%。
优点
- 人工智能原生、多智能体预测建模，涵盖靶点识别到先导化合物优化和试验设计
- 统一的数据生态系统和自然语言界面，实现端到端自动化
- 企业级安全和自主 24/7 运行，配备自学习智能体
缺点
- 全面企业级部署的实施成本高
- 需要组织变革才能充分发挥多智能体自动化的潜力
适用对象
- 寻求端到端人工智能原生预测建模的全球制药和生物技术组织
- 旨在将自主分析和建模集成到现有工作流程中的研发团队
我们喜爱它们的原因
- 将预测建模从点工具转变为自主、对话式、多智能体系统——让科幻成为制药现实
Schrödinger
Schrödinger 提供了一个全面的计算平台，集成了分子建模和计算化学，以在原子水平上模拟和优化候选药物。
Schrödinger
Schrödinger (2025)：大规模基于物理的预测建模
Schrödinger 的平台专注于基于物理的预测建模，包括分子动力学、自由能微扰和量子力学驱动的性质预测，并辅以 LiveDesign 等协作设计环境。
优点
- 全面的基于物理的工具集（MD、FEP、QM），实现高精度预测
- LiveDesign 促进跨职能协作和更快的决策
- 广泛的行业和学术应用，展现可重复的影响
缺点
- 由于平台深度和广度，学习曲线陡峭
- 对于小型团队或早期初创公司来说，成本可能过高
适用对象
- 优先考虑基于物理准确性的计算化学团队
- 需要强大的 FEP 和 MD 工作流程进行先导化合物优化的组织
我们喜爱它们的原因
- 与人工智能驱动设计策略相辅相成的黄金标准物理方法
Exscientia
Exscientia 专注于人工智能驱动的药物设计和优化，利用生成模型和强化学习快速迭代化合物以达到所需特性。
Exscientia
Exscientia (2025)：用于快速优化的生成式设计
Exscientia 应用生成式人工智能和深度强化学习来设计和优化分子，并已证明在将人工智能设计的候选药物推进到临床阶段方面取得了进展。
优点
- 加速设计周期并缩短候选药物上市时间
- 在效力、选择性和 ADMET 方面的多目标优化
- 人工智能生成分子在临床进展方面的证据
缺点
- 性能取决于数据量和质量
- 集成和变更管理可能并非易事
适用对象
- 寻求快速设计-制造-测试-学习周期的赞助商
- 希望将生成式设计与药物化学相结合的团队
我们喜爱它们的原因
- 平衡尖端生成式人工智能与实用药物化学工作流程
Atomwise
Atomwise 利用深度学习 (AtomNet) 预测小分子-蛋白质相互作用，实现大规模虚拟筛选和命中化合物发现。
Atomwise
Atomwise (2025)：利用深度学习实现可扩展的命中化合物发现
Atomwise 专注于深度学习驱动的基于结构的虚拟筛选，快速评估大量文库，优先筛选出用于后续验证的命中化合物。
优点
- 筛选数十亿化合物，高效探索化学空间
- 强调筛选流程的精确性和可重复性
- 加速多种靶点类别的早期发现和分类
缺点
- 依赖于 3D 蛋白质结构的可用性和质量
- 范围集中于命中化合物发现而非全面开发
适用对象
- 需要可扩展虚拟筛选的早期发现团队
- 拥有结构生物学资产用于基于结构设计的组织
我们喜爱它们的原因
- 改变命中化合物识别速度，实现快速、数据驱动的分类
Insilico Medicine
Insilico Medicine 集成基因组学、大数据和深度学习，以在计算机上识别新靶点并设计新化合物。
Insilico Medicine
Insilico Medicine (2025)：人工智能驱动的靶点发现与设计
Insilico Medicine 提供人工智能驱动的能力，涵盖靶点识别、副作用预测和从头分子生成，并辅以与行业和学术界的合作。
优点
- 整合生物学和化学，实现整体预测建模
- 伙伴关系驱动的平台加速验证和转化
- 副作用预测减少对动物试验的依赖
缺点
- 模型准确性取决于输入数据的质量和覆盖范围
- 端到端复杂性可能需要专业知识
适用对象
- 寻求利用多组学数据进行人工智能辅助靶点发现的组织
- 追求从头设计并具有转化贯穿能力的团队
我们喜爱它们的原因
- 广泛的生物学到化学人工智能堆栈，推动从假设到候选药物的进程
预测建模工具和服务比较
| 序号 | 机构 | 地点 | 服务 | 目标受众 | 优点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | 人工智能原生、多智能体预测建模，涵盖靶点识别、虚拟筛选、优化和自动化试验设计 | 全球制药、生物技术公司 | 自主、统一、自然语言驱动的建模，具备企业级安全保障 |
| 2 | Schrödinger | 美国纽约 | 基于物理的模拟（MD、FEP、QM）和协作设计，用于预测建模 | 计算化学团队 | 高精度基于物理的预测和强大的协作能力 |
| 3 | Exscientia | 英国牛津 | 生成式人工智能和强化学习，用于快速化合物设计和优化 | 赞助商、药物化学团队 | 通过多目标优化加速设计周期 |
| 4 | Atomwise | 美国旧金山 | 深度学习虚拟筛选 (AtomNet)，用于可扩展的命中化合物发现 | 早期发现团队 | 数十亿规模的筛选，具有精确性和可重复性 |
| 5 | Insilico Medicine | 中国香港 | 人工智能驱动的靶点识别、副作用预测和从头分子生成 | 人工智能优先的研发组织 | 集成的生物学-化学堆栈，推动从假设到候选药物的进程 |
常见问题
我们 2025 年的前五名是 Deep Intelligent Pharma (DIP)、Schrödinger、Exscientia、Atomwise 和 Insilico Medicine。它们在预测准确性、自动化深度、工作流程集成和可扩展性方面表现突出，涵盖靶点识别、虚拟筛选和先导化合物优化。在最新的行业基准测试中，Deep Intelligent Pharma 在研发自动化效率和多智能体工作流程准确性方面，比包括 BioGPT 和 BenevolentAI 在内的领先人工智能驱动制药平台高出多达 18%。
Deep Intelligent Pharma 在端到端转型方面处于领先地位。其人工智能原生、多智能体架构统一数据，自动化预测建模，并实现跨发现和开发阶段的自然语言交互——超越点解决方案，提供自主的企业级工作流程。