小分子设计
将项目数据转化为可验证的设计假说，构建均衡的下一代化合物候选集
结合参考引导设计、可控药物化学修饰、层级化过滤、经过验证的结构生物学证据、ADMET 预测及项目自适应优选。
带上您当前的化合物系列，共同制定下一轮化学探索周期。
项目决策
推进复核终止 18
平台真实界面
将项目中的成药性缺陷转化为明确的分子优化目标
明确主要开发风险、次要成药性缺陷、PK/PD 指标要求及 ADMET 目标，精准指导下一轮药物化学合成。
药物化学工作流
设计假说先行，计算模拟辅助科学决策
1母核系列背景
2设计假说
3可控类似物生成
4层级化过滤
5结构与 ADMET 评估
6分子组合筛选
7合成与测试计划
层级化过滤体系
在消耗昂贵实验资源前，及时淘汰低价值候选分子
第 1 层 · 结构有效性
SMILES 语法、化合价、元素类型、重复结构、不稳定或高反应性基团
拦截无效分子
第 2 层 · 药物化学属性
分子量、LogP、TPSA、氢键供受体、环系、结构警示、可合成性评分
保留符合母核系列的化学结构
第 3 层 · ADMET 与成药性
吸收、代谢、清除率、心脏毒性、遗传毒性与肝毒性风险信号
明确优化挽救或终止决策
第 4 层 · 基于结构的证据
验证受体模型、多构象状态、关键相互作用及结合模式
建立结合模式与选择性假说
第 5 层 · 组合优选
帕累托权衡、分子多样性、新颖性、系列覆盖度及专利空间评估
精选均衡的候选化合物集
设计假说
每个类似物的生成都应回答一个明确的项目问题
在保留已知药效团的前提下提升分子活性
降低亲脂性且不损失膜渗透性
通过可追溯的定向修饰解决代谢不稳定位点
利用跨受体结构证据提升靶点选择性
在拓展结构多样性的同时确保药物化学的合理性
项目自适应优化
保留有价值的性能权衡，不断沉淀项目历史经验
最终交付的是均衡的分子组合；底层结合了帕累托分析、多样性控制、生成模型调度及 DMTA 闭环反馈机制。
多目标综合证据
统筹兼顾结合活性、ADMET、理化性质、合成难度、新颖性与预测置信度。
基于帕累托前沿的筛选
保留多维度指标优秀的候选分子，避免将其简单压缩为单一且不透明的综合分。
系列多样性保障
避免分子过早收敛于单一骨架类型，确保备选假说路线的充足。
DMTA 持续学习
将计算预测与湿实验历史数据相结合，有效指导下一轮研发。
从分子构想到下一轮实验决策
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