小分子药物设计平台及定制化模型训练服务

 

以强大生成式AI能力为基础，围绕多模态AI 3D分子生成模型，构建从苗头化合物发现到临床前候选
药物优化全流程生成及验证工具，融合湿实验数据打造药物设计Copilot

 

多模态 AI 3D 分子生成模型 &小分子药物设计平台

 

FIC/BIC：基于空口袋从头生成 

 

Follow：基于参考分子固定片段

生成 

 

MolVado™多模态 AI

3D 分子生成模型

符合不同分子设计场景需求:可基于蛋白质空口袋生成结构新颖，构象合理的药物分子;或基于固定的单/多分子片段生成类药分子;

遵循工业可用的评估标准:保证模型可基于蛋白质口袋生成与已知活性分子结构相似的化合物，确保生成分子的类药性;

生成结果经合理性评估:对生成结果进行2D结构合理性和3D构象合理性评估，过滤结构不合理的分子;

支持在线改造&循环生成:可就生成分子进行改造&标记，基于选中分子循环生成，逐步优化目标分子。

用分子动力学分析蛋白配体相互作用

 

 

 

MolVado™ 的 Al 驱动用分子动力学分析蛋白配体相互作用(MD-IFP)分析工具突破了静态结构的局限。

通过结合分子动力学模拟与 AI 辅助分析，该工具能够帮助研究人员揭示关键构象变化，并自动识别具有代表性的结合构象。

相对结合自由能计算

(RBFE)

 

 

MoIVado™ 的相对结合自由能(RBFE)计算方案基于热力学积分(TI)方法，能够在化学精度(约1kcal/mol)水平上准确预测结构相似分子之间的结合自由能差异。

该 RBFE 计算工具已在多种靶点(包括激酶、凋亡相关蛋白、蛋白酶等)上经过验证，可提供可靠的活性预测结果，用于补充或部分替代实验测量。

扭转能扫描

 

 

MolVado™ 的扭转能量扫描工具结合了双杂化密度泛函理论(DFT)方法与 AI 驱动的预测能力，能够提供可靠的构象分析结果。借助自主研发的片段化算法与异步扫描算法，该工具可最大限度地减少结构误差对扭转能量扫描结果的影响，可靠地探索低能构象，并有效捕捉最稳定的构象状态，此外，它原生支持隐式溶剂模型，可直接模拟具有生物学意义的环境，从而弥合气相计算与凝聚相实验观测之间的精度差距。

子结构检索

 

 

 

MolVado™ 拥有一个覆盖全球专利与文献的千万级类药小分子综合数据库，覆盖率超过 95%，并保持每月更新。
用户可选择模型生成的分子片段或自行上传，并可直接关联至关键信息，如专利号、专利持有人、出版详情及文献 DOI 等。
 
 

MolVortex 数据治理 & 定制化模型训练服务
以多模态 AI 3D分子生成模型为基座，基于当前管线开发需求定向采集数据并进行治理。同时通过大语言模型交互，整合湿
实验数据及专家认知和先验知识，对生成及筛选过程进行约束从而提升模型生成能力。

 

化合物实体库&筛选服务

 

利用专有的高通量虚拟筛选 (HTVS)工作流程、高质量的高通量筛选(HTS)化合物库以及人工智能辅助的合理设计，HitChem构建了全

球多样性最好的化合物库。目前已帮助客户发现了20多个针对差异化机制的早期候选药物，其中许多项目已进入临床前和临床开发阶段。

 

 

立即开启智能药物设计之旅

MolVado 小分子药物设计平台，助力您的研发突破