AI分子设计
使用混合设计管道生成和优化类似物，该管道将模型驱动的探索与药物化学约束结合在一起。
- MolGPT、REINVENT、扩散模型和RDKit生成工作流程
- 支架跳跃、种子注射、多样性控制和微编辑
- 排序前的类药性、物理化学和PAINS式筛选
AI驱动的药物优化
用于小分子和ADC开发的AI驱动药物优化平台
更快地设计更好的分子，同时降低成本和实验迭代次数。
MedMap将生成式AI、药物化学规则、ADMET预测、对接、强化学习、PK/PD模拟和DMTA项目学习集成到一个服务平台中，用于真实的先导优化项目。
DMTA
闭环学习
40+
ADMET终点
AI
生成+排序
ADC
优化支持
优化循环
设计
制造
测试
分析
每个实验循环都会更新SAR、风险模式和下一个设计策略。
为什么选择MedMap
从缓慢的手动迭代到AI引导的候选物优化
传统发现项目在设计循环之间浪费时间和预算。MedMap帮助团队将计算和实验资源集中在具有更好的效力、ADMET、对接、可开发性和IP特征的候选物上。
传统药物发现瓶颈
10–15年
从发现到成功疗法上市平均所需的时间。
>90%
临床失败风险，通常由疗效、安全性、DMPK和转化差距驱动。
$26亿
包括失败项目在内，每个获批药物的平均估计成本。
MedMap AI加速工作流程
100x
在更大的化学空间中进行虚拟筛选和优先级排序的速度快100倍。
40+
ADMET和DMPK/毒性终点，用于在合成前识别风险。
闭环
DMTA知识库逐个循环捕获SAR、实验反馈和决策基本原理。
是什么使服务与众不同
围绕真实先导优化决策构建的平台，而不是一次性分子评分。
闭环DMTA
每个设计循环都从检测、对接和属性结果中学习，为项目团队创建可审计的优化跟踪。
42个终点的ADMET-AI
基于ML的预测，涵盖溶解度、渗透性、CYP、hERG、AMES、DILI、HLM清除和其他DMPK/毒性终点。
专利感知优化
支架跳跃、生物异构体编辑和FTO预筛选帮助团队在管理IP风险的同时探索化学空间。
核心平台功能
用于优化决策的全栈AI服务平台
每个模块都可以作为专注的服务提供，也可以组合成端到端的优化项目。
智能DMTA闭环工作流程
设计、制造、测试和分析连接成一个学习循环，以便每个实验结果都改进下一轮设计。
Design
Make
Test
Analyze
输出包括候选排序、风险解释和下一个循环行动计划。
ADMET-AI预测
使用机器学习预测早期评估可开发性风险，覆盖吸收、分布、代谢、排泄和毒性。
- 40多个属性终点，包括溶解度、Caco-2、HIA和BBB
- CYP面板、HLM清除、半衰期和代谢风险信号
- hERG、AMES、DILI、LD50和其他安全风险指标
AI对接引擎
对接适应配体类别和靶标上下文，然后通过姿态置信度和药物化学说明进行解释。
- 片段、类先导、大环和带电分子的配体类型策略选择
- 结合能、接触密度、氢键和应变解释
- 用于项目决策的靶标特异性评分维度
特色功能
Smart Optimize™
一个缺陷驱动的优化引擎，将候选物的弱点转变为有针对性的药物化学行动，而不是生成随机类似物。
输入
缺陷
操作
编辑
输出
重新评分
1
诊断风险
读取ADMET、毒性、对接、选择性和专利/FTO信号，确定每个候选物的主要阻碍。
2
应用有针对性的编辑
使用定向RDKit转换，如极性拯救、F封闭、环交换、生物异构体和支架跳跃。
3
优先级化更好的类似物
在下一个DMTA循环前，使用QSAR、ADMET-AI、对接和专利感知筛选重新排序优化的类似物。
强化学习优化
不确定性感知的多目标强化学习平衡效力、ADMET、合成、新颖性和置信度。
- 在生物异构体、R基团编辑和支架跳跃中进行UCB1风格的探索
- Pareto排序具有不确定性惩罚，以减少过度自信的假阳性
- 经验缓冲区重用精英、已验证、多样化和边界候选物
PK/PD模拟
在投入昂贵实验之前，将分子属性转化为暴露、靶标占据和响应场景。
- 小分子PK估计、虚拟群体和多剂量模拟
- Cmax、Cmin、AUC、半衰期、积累和PK/PD评分输出
- 虚拟患者和组织级决策支持，用于优先级排序
ADC药物优化平台
对于抗体药物偶联物开发，MedMap支持多维CQA评分、连接子/有效载荷设计、临床转化预测和ADC特异性PK/PD模拟。
CQA评分
靶标、有效载荷、连接子和稳定性原始分数。
缺陷驱动的优化器
暴露、泄漏、DAR异质性和靶标亲和力修复。
ADC PK/PD
分阶段ADC肿瘤共定位、有效载荷模型模拟。
服务能力
我们支持从靶标和种子结构摄入到AI设计、排序、风险分析和实验循环规划的先导优化项目。
- 使用MolGPT / REINVENT / 扩散 / RDKit工作流程的分子生成
- 使用图神经网络和Chemprop风格模型的QSAR和活性预测
- 跨配体类别的对接策略选择，具有姿态置信度解释
- 用于ADMET、毒性、对接和选择性风险的缺陷驱动Smart Optimize
- PK/PD和虚拟患者模拟以支持候选优先级排序
- 捕获SAR、风险、基序和决策基本原理的项目知识库
典型的合作输出
候选设计报告
排序的类似物，具有效力、ADMET、对接、合成和FTO摘要。
风险救援计划
针对hERG、CYP、AMES、溶解度、清除和对接弱点的有针对性的化学编辑。
DMTA循环路线图
合成、检测设计和下一轮优化的可行性建议。
为真实的发现团队而设计
药物化学家
使用可解释的SAR和缺陷感知编辑生成和优先级化类似物。
DMPK科学家
早期评估多终点ADMET风险并指导救援策略。
项目负责人
使用透明的决策跟踪将资源集中在最有前景的候选物上。