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产品服务
人工智能 药物设计
De novo 蛋白质药物
设计筛选服务
基于自研 TransProtein 全链条平台，为客户提供从靶点分析、分子设计到实验验证的一站式定制化 CRO 服务。覆盖多肽药物、抗原抗体及功能蛋白的从头设计（De Novo）与定向改造。约 2 周完成 10,000 条序列生成与虚拟筛选，首轮湿实验成功率达 52%，较传统人工设计提升近 50 倍。所有交付分子均具备 100% 自主知识产权，支持全球专利布局。
技术亮点
从靶点到候选分子，AI一键生成高活性、低毒性蛋白药物
01
自主 GPDL 骨架设计算法，基于 ESM2 蛋白质语言模型，在 24 个标准设计任务上，较 RFdiffusion 骨架设计成功率提升 8 个百分点，多样性提高 33%
8%
成功率提升
33%
多样性提升
02
多肽与蛋白类型全覆盖，算法平台支持 GLP-1、PTH、环肽、双激动剂等多肽及蛋白质药物的从头设计、亲和力优化与成药性改造
03
管线级验证数据，GLP-1 项目中 31/60 条候选序列一轮实验验证成功，候选分子半衰期约为司美格鲁肽的 2.8 倍
2.8周
半衰期延长时间
筛选服务
已有靶点全新药物设计
De novo 骨架设计——创造具有全新骨架的蛋白药物
基于生成式人工智能的高通量蛋白质药物设计语言模型 GPDL，以 ESM2 蛋白质语言模型与 ESMFold 结构预测为核心架构。在 24 个标准设计任务上，相较 RFdiffusion，骨架设计合理性显著提升：成功率提升 8 个百分点，多样性提高 33%。配合 GPD 序列生成算法（多样性较 ProteinMPNN 提升 2.2 倍，速度加快 1.6 倍），实现从"全新骨架"到"高活性序列"的完整设计闭环。
全新药物靶点发现
IDPFold：首次实现无规蛋白动态构象预测
传统基于结构化蛋白的靶点发现已日趋饱和。我们开发的 IDPFold 基于扩散模型，首次实现天然无规蛋白（IDP）的高精度动态构象系综预测，突破了 AlphaFold 等静态结构预测方法的局限。 无规蛋白约占人类蛋白组的 30% 以上，与癌症、神经退行性疾病等复杂疾病密切相关。IDPFold 生成的动态构象可结合分子筛选，为传统方法无法触及的"不可成药"靶点开辟全新药物设计空间。

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