诚信创新          坚韧卓越

解决病人未满足的临床需求是阿尔脉的前进动力

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DEL 基于人工智能的DEL设计 DEL库构建 DEL数据解码 DEL数据分析 苗头化合物 苗头化合物
多靶标活性测试 ADMET评价
AI 基于大数据的骨架跃迁 深度生成式模型 类药分子过滤器 TransformerCPI 苗头化合物

AI + DEL

运用人工智能药物筛选和优化技术加快新药开发,重点以数据为驱动,利用机器学习模型开展先导化合物设计发现,药物多靶点选择性和成药性质优化,助力创新型小分子药物的开发
  • αTranslate
  • αScaffHop
  • αCoCrystal
  • αADMET
  • αKinomeX
  • αDEL
  • 数据、算法和算力是AI技术发展不可或缺的因素,在医药领域,数据更显得弥足珍贵。αTranslate是一款药物信息提取软件,能自动从期刊和专利等电子刊物中划分出包含化学结构式的区域,并完成对化学结构的识别与存储,该软件速度快且准确率高,将极大地促进药物研发大数据的收集与提取。
  • 药物发现最突出且亟待解决的问题之一是对巨大的类药化学空间的有效探索,从而发现具有所需生物学特性的可合成且新颖的化学结构。αScaffHop通过将专家定义的转化规则应用于初始化合物以生成新的化合物,所产生的新型结构在新颖性、多样性和三维空间覆盖率等方面均具有突出优点。
  • 将药物与可食用配体制成共晶是改善药物理化性质、提高生物利用度及突破现有晶型专利的重要手段。αCoCrystal基于晶体结构库中海量的共晶数据,开发了共晶配体虚拟筛选模型。该模型可快速遍历用户提供的配体列表,为进一步的实验筛选提供参考与指导。
  • 理想的吸收、分布、代谢、排泄和毒性(ADMET)性质对成功挑选候选药物至关重要。而准确预测化合物ADMET性质,将极大提高药物研发的效率。αADMET通过多种算法融合,基于现有数据构筑了系统的ADMET性质预测工具,其在全面性、准确性和高效性具有突出优势。
  • 蛋白激酶一直是药物发现研究的焦点,其在人类癌症、炎症和阿尔兹海默病等疾病中发挥着重要作用,开发新型、高效和安全的小分子激酶抑制剂药物需要充分认识潜在成药化合物在人类激酶谱中的选择性和多向药理学效应,这是十分具有挑战性的研究目标。αKinomeX利用现有的数据集,通过计算方法虚拟筛选激酶的潜在抑制剂,并分析多项药理学效应,从而高效的指导实验设计和药物研发。
  • DEL技术作为目前热门的药物研发新技术,阿尔脉拥有专业的团队和设备,拥有完整的建库,筛选,数据分析等技术链条。可以为客户提供多样化、定制化的服务,旨在加速药物研发进程。
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新闻动态

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以大数据和人工智能驱动的创新药物研发公司

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我们利用AI技术平台以及整合了AI技术的DEL平台(DELAI) 开发特定的计算模型和算法逻辑以期快速找到活性分子来进行靶标验证, 以及后续活性分子到先导化合物的优化。 我们的目标是利用AI及DEL技术来加速药物研发的进程, 为社会带来可及的临床需求药物。我们热忱期待与合作伙伴来共同实现这一目标。
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