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    誠信創新          堅韌卓越

    解決病人未滿足的臨床需求是阿爾脈的前進動力

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    DEL 基于人工智能的DEL設計 DEL庫構建 DEL數據解碼 DEL數據分析 苗頭化合物 苗頭化合物
    多靶標活性測試 ADMET評價
    AI 基于大數據的骨架躍遷 深度生成式模型 類藥分子過濾器 TransformerCPI 苗頭化合物

    AI + DEL

    運用人工智能藥物篩選和優化技術加快新藥開發,重點以數據為驅動,利用機器學習模型開展先導化合物設計發現,藥物多靶點選擇性和成藥性質優化,助力創新型小分子藥物的開發
    • αTranslate
    • αScaffHop
    • αCoCrystal
    • αADMET
    • αKinomeX
    • αDEL
    • 數據、算法和算力是AI技術發展不可或缺的因素,在醫藥領域,數據更顯得彌足珍貴。αTranslate是一款藥物信息提取軟件,能自動從期刊和專利等電子刊物中劃分出包含化學結構式的區域,并完成對化學結構的識別與存儲,該軟件速度快且準確率高,將極大地促進藥物研發大數據的收集與提取。
    • 藥物發現最突出且亟待解決的問題之一是對巨大的類藥化學空間的有效探索,從而發現具有所需生物學特性的可合成且新穎的化學結構。αScaffHop通過將專家定義的轉化規則應用于初始化合物以生成新的化合物,所產生的新型結構在新穎性、多樣性和三維空間覆蓋率等方面均具有突出優點。
    • 將藥物與可食用配體制成共晶是改善藥物理化性質、提高生物利用度及突破現有晶型專利的重要手段。αCoCrystal基于晶體結構庫中海量的共晶數據,開發了共晶配體虛擬篩選模型。該模型可快速遍歷用戶提供的配體列表,為進一步的實驗篩選提供參考與指導。
    • 理想的吸收、分布、代謝、排泄和毒性(ADMET)性質對成功挑選候選藥物至關重要。而準確預測化合物ADMET性質,將極大提高藥物研發的效率。αADMET通過多種算法融合,基于現有數據構筑了系統的ADMET性質預測工具,其在全面性、準確性和高效性具有突出優勢。
    • 蛋白激酶一直是藥物發現研究的焦點,其在人類癌癥、炎癥和阿爾茲海默病等疾病中發揮著重要作用,開發新型、高效和安全的小分子激酶抑制劑藥物需要充分認識潛在成藥化合物在人類激酶譜中的選擇性和多向藥理學效應,這是十分具有挑戰性的研究目標。αKinomeX利用現有的數據集,通過計算方法虛擬篩選激酶的潛在抑制劑,并分析多項藥理學效應,從而高效的指導實驗設計和藥物研發。
    • DEL技術作為目前熱門的藥物研發新技術,阿爾脈擁有專業的團隊和設備,擁有完整的建庫,篩選,數據分析等技術鏈條??梢詾榭蛻籼峁┒鄻踊?、定制化的服務,旨在加速藥物研發進程。
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    新聞動態

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    • 09-01
      先聲藥業和阿爾脈生物宣布簽署抗腫瘤新藥ALM005的獨家許可協議
      2021年8月30日,先聲藥業集團有限公司(2096.HK,以下簡稱“先聲藥業”)與阿爾脈生物科技有限公司(以下簡稱“阿…
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    • 07-24
      AlphaMa and Lilly Collaborate on Drug Discovery Based on Intelligent DNA-Encoded Libraries
      AlphaMa Biotech (“AlphaMa”) is pleased to announce that the …
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    • 06-10
      藥物所與阿爾脈聯合團隊摘取分子翻譯國際挑戰賽冠軍
      經過3個月的激烈角逐,由著名數據科學競賽平臺Kaggle舉辦的百時美施貴寶-分子翻譯大賽已于北京時間6月4日上午8點結束…
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    我們利用AI技術平臺以及整合了AI技術的DEL平臺(DELAI) 開發特定的計算模型和算法邏輯以期快速找到活性分子來進行靶標驗證, 以及后續活性分子到先導化合物的優化。 我們的目標是利用AI及DEL技術來加速藥物研發的進程, 為社會帶來可及的臨床需求藥物。我們熱忱期待與合作伙伴來共同實現這一目標。
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    阿爾脈聯合優秀合作伙伴,打造新一代人工智能的技術平臺

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