Scientist working in a drug discovery laboratory

AI驱动的药物优化

基于经过验证的结构背景、多参数证据与项目专属学习，设计下一代化合物集合

从受体验证、分子设计到 ADMET、转化暴露量及 DMTA 决策，MedMap 协助药物发现团队明确下一步应当合成什么、终止什么以及背后的原因。

申请药物发现项目评估探索典型工作流程

提出您当前的项目核心问题，定义最契合下一步决策的工作流程。

排序明确且具多样性的化合物集

跨不同设计假说实现均衡筛选的候选分子

针对各候选分子的决策依据

明确优势、潜在缺陷、分子修饰建议及不确定性评估

下一轮周期决策方案

明确下一步合成、测试、终止与验证的具体规划

四大决策服务

从您项目亟需解决的核心问题出发

各项服务既可独立运行，亦可整合进可全程追溯的药物发现项目中。

1.

小分子设计

我们接下来应当设计并合成哪些分子？

针对项目专属的分子生成、层级化过滤与自适应分子组合优选。

探索服务→

2.

受体工作台

当前的结构计算方案是否足以支持分子排序？

多受体构象准备、参考配体重对接验证及明确的质控诊断。

探索服务→

3.

转化性 PK/PD

化合物属性是否能切实转化为体内暴露量与药效？

系统/肿瘤暴露量、靶标占有率与药效情景模拟。

探索服务→

4.

ADC 系统优化

如何对完整的 ADC 分子架构进行系统优化？

针对靶点、抗体、连接子、载荷、DAR、暴露量与安全窗的整体优化。

探索服务→

药物发现决策工作流

从项目核心问题到下一轮实验循环

1项目问题
2验证背景
3设计假说
4层级过滤
5多目标优选
6转化情景
7DMTA 决策

为什么选择 MedMap

一套完整的决策架构，而非孤立的 AI 模型拼凑

在开展优化前全面验证受体与计算协议

将分子属性转化为体内暴露量与靶标结合（Target Engagement）情景

保持设计假说与化合物系列背景全局可见

利用项目历史数据持续指导并迭代下一轮 DMTA 循环

平衡活性、ADMET、合成可行性、分子多样性与新颖性

清晰界定平台输出与科学研究、专家服务及法律合规的边界

准备加速您的下一个优化循环？

与MedMap讨论您的靶标、种子化合物、先导系列或ADC设计挑战。我们可以确定专注的概念证明或完整的AI引导DMTA项目的范围。