设计-合成-验证-迭代
全流程研发闭环

分子研发最大的成本，往往不是某一次实验，而是设计与实验之间反复的等待与信息损失。肽为把这四个环节放进同一个体系，让每一轮都比上一轮更接近目标。

AI Driven R&D Platform

AI自驱动分子研发平台

推动生物大分子药物研发向智能决策、自动执行与自主迭代的新模式转变

3 大分子方向

  • 环肽
  • 长难肽 / 蛋白质
  • 核酸 / 环状核酸
自动化合成设备
AI 智能研发
核心

任务需求

靶点与功能目标
合成需求

输入

肽为AI自主药物研发科学家

自主决策和统一调度中枢

交付

实体样品

目标分子样品
标准流程数据、分析报告

AIDD 智能设计

分子生成、虚拟筛选
结构预测、活性预测

AI 智能优化

候选分子优选
合成策略、反应条件优化

自动化实验

流程编排、设备调度
自动化执行、过程监控

实验反馈驱动自主迭代

自动化实验功能模块

  • 智能供料
  • 并行合成
  • 规模化合成
  • 自动切割
  • 分析检测
  • 样品处理与纯化
Why a Closed Loop

为什么要做成闭环

传统研发中，设计、合成、测试、工业化生产常分散在不同团队甚至不同公司。数据闭环，帮助客户更高效地筛选和优化候选分子，缩短项目周期。

传统路径 分段外包、串行推进

  • 设计、合成、测试由不同团队或外包方完成，每次交接都意味着等待
  • 候选分子逐条合成、逐轮送测，单轮周期长
  • 实验数据分散在报告里，难以系统地反哺下一轮设计
  • 难合成序列常在后期才暴露，前期设计工作被迫推倒重来

肽为闭环 一体化、并行、数据驱动

  • 设计与合成平台在同一体系内运转，减少交接与等待
  • 候选分子以批次并行合成与评价，缩短单轮周期
  • 所有实验数据结构化记录，持续训练模型
  • 设计阶段即评估可合成性，提前规避高风险序列
The Loop

闭环的四个阶段

点击轮盘上的阶段，查看每一步要回答的问题、我们做什么，以及交付什么。

01 · DESIGN设计

这一步要回答哪些序列最值得合成？

  • 基于靶点信息或功能目标，生成候选序列，可引入非天然氨基酸与成环设计
  • 结构预测与构象分析，理解序列与结构、结构与功能的关系
  • 对活性、稳定性、溶解性、渗透性等多个目标同时打分与排序
  • 评估可合成性，提前识别难合成序列并给出替代方案

交付排序后的候选分子清单与设计依据

Data Driven

数据，是闭环的燃料

模型的上限取决于数据。闭环的价值不只在于更快，更在于每一次实验都在为下一次设计积累可用的知识。

01

统一的数据标准

从序列、合成参数到表征与功能数据，按统一格式记录，让不同项目的数据可以放在一起学习。

02

负结果同样有价值

没有达到目标的分子，同样告诉模型“哪里不该去”。我们完整保留每一轮的正负样本。

03

模型随项目进化

每个项目都是一次模型更新。项目越多，设计起点越高，后续项目的迭代轮次越少。

Engines & Platforms

技术引擎与设计平台

以下为平台覆盖的主要分子类型与技术方向。具体项目可行性，欢迎与我们沟通评估。

多肽Peptides

线性肽首尾环化环肽二硫键环肽硫醚键环肽多环肽非天然氨基酸修饰N-甲基化

核酸药物Nucleic acid drugs

肽核酸（PNA）环状寡核苷酸碱基 / 糖环 / 骨架修饰肽-核酸偶联物

长难肽与蛋白质Difficult peptides & proteins

长序列多肽高疏水 / 易聚集序列片段连接化学合成小型蛋白

AI 与计算AI & computation

生成式序列设计结构预测多目标性质预测可合成性评估构效关系分析

想知道你的活性分子适合怎样的合成路径？

从目标性质、时间与预算出发，我们为你规划设计与合成的组合方式。

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