AI增强的药效与毒性预测系统
该系统基于迁移学习和多任务学习框架，训练模型处理复杂化学空间中的结构-活性关系。创新点包括整合自然语言处理解析文献数据（如PubMed数据库），结合实时更新机制，实现对潜在药物分子的药效、毒性和ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）属性的联合预测。其核心算法通过监督学习和自监督学习相结合，确保模型泛化性和鲁棒性。
深度学习驱动的化合物分析与预测技术
该技术利用深度神经网络（如Graph Neural Networks和Transformer模型），整合化学结构数据、生物活性数据和临床数据，构建端到端的预测框架。创新点在于其多源异构数据处理能力，能够自动识别分子特征与药效间的关系，通过生成对抗网络生成新型化合物结构，同时结合强化学习优化分子成药性（如溶解性、亲和力）。技术已应用于真实药物数据库（如ChEMBL和PubChem），实现高精度预测（如准确率达85%以上）。
融资次数
2
员工数量
小于50人
专利数量
5
经营范围
技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；软件开发；计算机系统服务；销售电子产品、计算机、软件及辅助设备、仪器仪表、机械设备、日用品；基础软件服务、应用软件服务（不含医用软件）；数据处理（数据处理中的银行卡中心、PUE值在1.5以上的云计算数据中心除外）；经济信息咨询（不含中介服务）；专业承包。（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）
主营业务
提供基于人工智能的临床试验候选药物研发平台服务，帮助制药企业高效筛选和优化药物化合物
北京亿药科技有限公司
有限责任公司(自然人投资或控股)
￥29万
2018-07-26
刘倩倩
1411435297@qq.com
北京市昌平区生命科学园生命园路8号院一区6号-2至12层101(3层303-13室)