AI辅助药物研发平台产品系统

一、立项原因
传统创新药研发成本高（单药超26亿美元）、周期长（10—15年）、成功率低（临床整体不足10%），超90%候选药物因临床前到临床转化不佳而失败。早期分子发现是核心瓶颈：高通量筛选受库容与通量限制，纯计算又常面临可合成性差、新颖性不足，AI生成分子难落地。MolProphet以“AI制药普惠化”为定位，用深度强化学习与云计算构建小分子发现SaaS平台，解决靶标口袋预测难、Hit/Lead发现效率低、多目标分子优化难三类问题。平台支持已知/未知口袋预测、基于结构与配体的虚筛、AI分子生成和优化，强调新颖性与可合成性，降低时间与资金成本。公有云即开即用，学术免费；企业云私有化部署，满足数据不出门。

二、行业场景与业务背景
全球AI制药进入商业化验证期，竞争从单点模型转向“数据—模型—实验—再数据”闭环。AI可缩短药物发现周期70%—90%，降低研发总成本约50%。政策端，八部门“人工智能+制造”和“十五五”医药规划均支持AI靶点筛选、分子设计与优化。行业参与者分全栈平台、AI原生Biotech、软件/SaaS工具三类。MolProphet属SaaS平台型，差异化在以强化学习分子生成、可合成性硬约束、公有云+企业云双模式，服务中小Biotech、大型药企早期研发和学术机构，覆盖口袋发现、虚拟筛选、分子生成、优化、多靶点、老药新用等场景。

一、功能模块
靶标口袋发现与管理、基于结构虚拟筛选、基于配体虚拟筛选、AI分子生成、分子优化、多靶点分析与老药新用、项目与任务管理、部署与协作。

二、主要功能
口袋发现与管理：支持已知/未知靶标口袋预测，基于18万+ PDB共晶结构检索匹配，AI预测未知口袋位置、形状与可成药性，可保存比较导出。
基于结构虚筛：输入口袋与化合物库，进行分子对接、构象采样和结合自由能预测，支持受体柔性，输出结合模式与排序。
基于配体虚筛：提供二维相似性和三维药效团筛选，适合无靶标结构或已有配体场景，可与结构虚筛联用。
AI分子生成：基于深度强化学习与几何深度学习，从口袋特征生成新分子，以新颖性、可合成性、可专利性为约束，支持从头设计、片段生长、骨架跃迁。
分子优化：多目标优化活性、选择性、ADMET、溶解度、合成难度等，结合强化学习与受体柔性构象，预测最低结合自由能，多轮迭代提升成药性。
多靶点与老药新用：支持多靶点比对、选择性分析、脱靶风险评估，以及已知药物针对新靶点重定位筛选。
项目管理：项目空间、任务提交、结果可视化、分子列表、报告导出与团队协作。
部署协作：公有云即开即用，学术免费；企业云私有化部署，数据不出门、模型私有化。
核心价值：覆盖口袋发现—虚筛—AI生成—优化—多靶点/老药新用全流程，缩短早期发现周期、降低成本，提高可合成性与成药性。

一、负责业务
参与整体算法应用架构设计，负责核心算法调研、训练与迭代，包括靶标口袋预测、AI分子生成、分子对接与多目标优化等模型的选型、训练调优及效果评估。
二、技术栈与架构
主要基于Python研发算法，使用PyTorch、RDKit等；采用Docker+Kubernetes微服务架构，算法服务独立部署，通过API与任务队列调度，结合Redis、PostgreSQL及GPU/CPU资源池，支持公有云与企业云私有化。
三、亮点与难点
将深度强化学习、几何深度学习等算法工程化落地，解决分子可合成性约束与多目标优化难题；模型调度上按任务类型动态分配资源，支持异步任务、弹性扩缩容、失败重试与版本管理，保障高并发下稳定推理和持续训练迭代。