AI 药物发现可视化实验室

靶点发现与验证：基因组关联、可药性评估、知识图谱推理。筛选靶点观察验证维度与可药性打分。

四大生成范式：VAE（潜在空间插值）、GAN（对抗生成）、Diffusion（去噪扩散）、Transformer（自回归 SMILES）。生成分子观察结构多样性与约束满足。

筛选漏斗：亿级化合物库 → 相似性搜索 → 药效团匹配 → 对接打分 → 精选 hit。执行筛选观察逐级过滤的留存率。

五项成药性质：吸收(A)、分布(D)、代谢(M)、排泄(E)、毒性(T)。预测性质观察各性质达标情况与优化方向。

分子对接流程：结合位点识别 → 构象搜索 → 打分评价 → 相互作用指纹。执行对接观察构象采样与关键相互作用。

AI 赋能临床试验四环节：患者分层、试验设计、结局预测、适应症拓展。模拟试验观察分层与预测如何提升成功率。

网络医学驱动的重定位：疾病-基因-药物知识图谱、多跳推理、案例研究。查找机会观察候选药物与新适应症的关联强度。