MolPE 分子势能
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从研究目标， 到分子设计

围绕蛋白、抗体与多肽研究，连接靶点理解、分子设计与多属性评估，让计算与实验协同推进候选探索。

AI CRO 服务框架

按研发阶段选择合作方式：交付经过智能设计的分子，或交付经过实验验证的候选分子。

  • 模式一：AI 驱动的「干实验」CRO 服务

    2–4 周

    AI 驱动的干实验 CRO 服务模式一 · 交付经过智能设计的未来分子

    90% 以上

    成本降低模式一 · 对比传统设计–筛选循环

    核心价值

    • 极速、低成本探索数周内完成传统方法需数年、耗资数百万美元的「设计–筛选」循环。
    • 突破化学空间发现超出人类经验范畴的全新、高潜力分子实体。
    • 零风险启动以极低的初始投入快速验证多个靶点或设计理念的可行性，锁定最优分子后再进入高成本的实验阶段。

  • 模式二：AI 驱动的「全包」早研服务

    6–8 周

    AI 驱动的全包早研服务模式二 · 从靶点到 PCC，交付经过实验验证的候选分子

    70% 以上

    湿实验成本和时间压缩模式二 · 对比传统湿实验

    核心价值

    • 一站式，省心力只需对接一个团队，即可管理从概念到 PCC 的复杂全流程。
    • 质量、速度与成本的黄金平衡AI 设计大幅减少所需合成与测试的分子数量（可能从上千个减少到几十个），从而将传统湿实验的成本和时间压缩 70% 以上。
    • 风险可控，路径清晰固定总价或分阶段付款，让研发投入更可预测。

早研全场景覆盖

原创 RL 靶点识别技术，结合前沿科学和临床研发经验，实现从靶点发现、临床分型、分子设计与多属性同步优化，到成药性评估的药物早研全流程。

  • Hit & Lead 靶点发现至虚拟筛选
  • PCC & IND 分子优化至证据链整合
  1. 靶点发现
  2. 靶点验证
  3. 临床分型研究
  4. 分子生成
  5. 虚拟筛选
  6. 分子优化
  7. 成药评估
  8. 证据链整合
  9. 临床试验

动态数据库

  • 文献专利
  • 组学、通路注释数据
  • GWS 遗传数据
  • 湿实验数据
  • 其他公开数据

Memory

不只是分子设计靶点验证临床分型多属性同步优化

研究范围、实验安排与交付内容依据具体项目确定。

按分子类型的技术方案

从抗体、多肽到偶联药物与功能蛋白，围绕不同分子类型组织设计、评估与研究协作。

抗体 / 重组蛋白

单抗、多抗VHHFab、scFv、Fc 融合片段多靶点抗体融合蛋白

抗体序列设计

  • 靶点优化和表位发现
  • 基于靶点结构的抗体分子生成
  • 抗体结构预测与筛选
  • pH 敏感性设计
  • 亲和力与抗体活性评估

抗体分子优化

  • 多属性同步优化：亲和力、稳定性、活性、免疫原性等
  • 药代性质优化
  • 侧链修饰
  • 成药性和可开发性优化

抗体分子评价

  • 抗体–靶点结合功能评价
  • 抗体结构质量评价
  • 特异性、内吞活性等评价

VHH 与融合蛋白

  • VHH 序列设计
  • CDR 区优化设计
  • Fc-VHH 融合序列设计
  • 可开发性优化与成药性筛选

疾病领域

  • 乳腺癌
  • 胃癌
  • 肺癌
  • 前列腺癌
  • 阿尔茨海默症

抗体工程， 走向生成式设计

从序列工程到生成式方法，抗体研究持续拓展设计空间。AI 为结构、功能与可开发性的联合探索提供新的研究方式。

  1. 序列研究

    围绕目标识别与分子功能，理解抗体序列的设计空间。

  2. 框架优化

    在抗体人源化与功能保持之间，研究框架与可变区的协同。

  3. 结构理解

    连接氨基酸序列与空间构象，分析分子相互作用。

  4. 多属性评估

    将结合特性、稳定性与可开发性纳入设计取舍。

  5. 生成式设计

    结合生成式模型与多属性评估，探索候选抗体。

    AI 研究方向

咨询服务

合作咨询：申女士，邮箱 bd@molpeai.com。告诉我们研究目标与当前阶段，一起确定适合的合作方式。

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