半年6個管線，醫圖生科AI+生物信息學：成藥性/可靶性準度90%，實現AI貫穿研發的License Out( 三 ) _健康小知識

對于天然產物抗衰物質研發平臺，醫圖生科目前已經利用AI技術完成了30萬天然產物的機器學習，建立起全球第一個量化研究中藥天然產物的數據庫，具備了在天然產物量化分析和AI設計技術方面的獨特優勢。醫圖生科希望通過自身的天然產物平臺，向世界傳播中醫的科學論證方法。
半年完成4個PCC ， “AI新藥發現+LicenseOut”：從抗癌/抗衰到神經/代謝
醫圖生科采用“AI新藥發現+LicenseOut”的核心商業模式，讓客戶充分體驗到其在行業領先的AI新藥研發效率及成本優勢。目前已有十余家制藥企業、科研院所、醫院等與之簽訂相關合作協議或達成合作意向，其中包括：北京神經外科研究所、中國藥科大學、清華大學、阿斯利康、中南大學湘雅醫院、中國生物等。

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【半年6個管線，醫圖生科AI+生物信息學：成藥性/可靶性準度90%，實現AI貫穿研發的License Out】醫圖生科AI新藥在研管線基本情況
圖生科目前擁有6條在研管線，從2021年年底首個管線設立至今，公司已經完成了4個藥物臨床前候選化合物篩選，并進入到了商業洽談階段。其首個管線ETB-01已進入臨床前IND試驗階段，該項目將會以CDE的一類生物創新藥申報，預計將在今年12月完成相關IND試驗并進行FDA ， CDE中美雙報。該管線有望成為國內首個在1年內完成從藥物確認到IND申報的大分子AI創新藥。
平均2-3個月一條管線的正向反饋，源于醫圖生科不遺余力地建立AceMap智能藥物研發平臺，迭代AI-WetLab一體化研發流程。在未來，醫圖生科將繼續以抗腫瘤、抗衰老及罕見病為主要管線類型，同時開展對神經、代謝等類疾病藥物的AI新藥開發。公司計劃每年新開至少5-8個全新管線，增設10個項目的合作研發或專項委托，確保每年至少一項藥物完成IND并出售，最終實現LicenseOut模式的商業循環。
計算、數據庫、設計平臺將持續迭代，呼吁實現“共享”藥物研發數據庫
目前，醫圖生科已完成從藥物合成、大分子重組表達，到動物模型構建的一系列前期實驗室結果評估。
團隊的AceMapAI智能藥物研發平臺，今后持續更新迭代，迭代后平臺可提升對氨基酸序列的敏感度，以便在對相關藥物結構預測時實現同源性對比。陳宇綜教授后續會帶領團隊增設分子動力學+AI力場與演化算法平臺、siRNA核酸藥物計算平臺、量子計算+AI計算平臺、量子計算+分子動力學計算平臺、細胞與人體環境模擬計算平臺、基因-蛋白質-細胞-器官芯片計算平臺等算法平臺。結合以上算法平臺建立對應數據庫后，醫圖生科將繼續打造核酸藥物、自動化活體細菌、基因芯片/器官芯片、量子計算與蛋白質表達等設計研發平臺。
在接受動脈網采訪時，陳宇綜教授呼吁各個研究機構、各大藥企將散落的藥物研發數據通過數據清理與整合實現共享，讓發展迭代后的AI算法有機會學習更豐富的數據資源，由此實現更高效、更精準的AI新藥研發。
醫圖生科聯合創始人李翛然認為，醫圖生科看好AI新藥研發領域，將通過不斷升級算法平臺、數據庫以及設計平臺，繼續提升AI“從靶點確認到IND完成”過程中的各項應用效果，展現出AI新藥研發的技術優勢、速度優勢、成本優勢，爭取實現公司在未來三年上市的目標！
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