人工智能驱动药物发现与精准医学实验室

研究方向

我们结合人工智能、计算化学与生物医学,开展从分子性质预测到先导化合物优化的药物发现研究。依托 MolMap、Leadmaster 等工具,我们开发连接分子设计、合成规划与实验反馈的 AI 智能体和基础模型。

在精准肿瘤学方向,我们利用 AggMap 等方法整合多组学数据,理解肿瘤异质性并识别治疗靶点。COMPASS 模型用于跨癌种预测免疫治疗响应,并通过多中心验证支持临床转化研究。

动态

更多
  • MusicMol 分子—音乐双向翻译框架已在 ChemRxiv 发布预印本。
  • COMPASS 与 ACANet 分别被 Nature Medicine 和 Nature Communications 接收。
  • 连接分子指纹与图神经网络的知识引导池化框架 FPPool 已在 ChemRxiv 发布。
  • 面向治疗发现的组学 AI 智能体 Medea 已在 bioRxiv 发布。

近期论文