01
ID4Inno 药物发现平台
AI+物理模型双轮驱动，AI+机器人耦合迭代
02
药物领域的专有 AI 模型：ID4Idea
打造药化空间智能探索引擎
First-in-Class 分子生成
- 基于靶点口袋动态生成全新骨架分子，突破已知化学空间限制；
Best-in-Class 分子生成
- 通过等排体替换、骨架跃迁等策略优化现有分子，提升活性与成药性；
性质定向优化
- 结合ADMET预测模型，针对溶解度、渗透性等性质定制生成方案
XFF 分子力场
支持千万级或亿级分子库的虚拟筛选，并自定义虚拟筛选流程。通过主动学习，相比传统流程节约90%计算量。
混合预测模型
物理+AI双驱动：AI模型（通用性）与物理模型（靶点特异性）结合，平衡速度与精度。
03
物理模型：ID4Gibbs
高精度成药性验证屏障
XFF 分子力场
- 与商业和开源力场相比，具有更高的精确度；在更广阔的化学空间上进行训练和验证（100K+分子，6M+ 量化计算）；对特定分子进行参数训练及优化
Xpose柔性结合预测
- 考虑诱导效应的柔性对接，精度性能超越商业竞品；识别难成药蛋白的潜在结构，让靶点更易被小分子靶向；与冷冻电镜结合验证
XFEP：药物-靶点亲和力预测平台
- 交互便捷、超高通量。适用于众多场景。真实项目验证，准确度高
04
自动化合成
干湿实验闭环迭代
高通量合成
针对简单反应（如缩合、偶联），自动化平台支持单周百级分子合成；
数据实时反馈
实验数据反向优化AI训练集与物理模型参数，加速“设计-验证”循环。
05
专家经验
交叉学科专家指导实验
数据质量管控
- 药化专家筛选高价值数据，剔除专利噪声（如无效修饰片段）；
模型动态调优
- 根据项目阶段（早期探索/临床前优化）调整AI与物理模型权重；
参数优化
- 针对难成药靶点（如PPI、RNA），定制化修正力场参数与生成策略。
