2025-3-4

       3月1日，諾康達(dá)關(guān)于人工智能大模型與創(chuàng)新制劑和創(chuàng)新輔料深度融合為主題的客戶見面會(huì)第一站在深圳舉辦。會(huì)議就AI如何在醫(yī)藥行業(yè)落地以及實(shí)施路徑進(jìn)行了熱烈的分析和探討。也根據(jù)客戶的實(shí)際需求在如下細(xì)分領(lǐng)域給與深入支持。

1. 藥物設(shè)計(jì)與篩選

分子生成與優(yōu)化：AI大模型通過分析海量化學(xué)數(shù)據(jù)，生成具有潛在藥效的分子結(jié)構(gòu)，并優(yōu)化其特性，如溶解性和穩(wěn)定性。

虛擬篩選：AI可快速篩選化合物庫(kù)，預(yù)測(cè)分子與靶點(diǎn)的結(jié)合能力，大幅縮短篩選時(shí)間。

2. 制劑設(shè)計(jì)與優(yōu)化

處方優(yōu)化：AI通過分析藥物成分的物理化學(xué)性質(zhì)，優(yōu)化制劑處方，提升藥物的穩(wěn)定性和生物利用度。

釋放控制：AI模型可預(yù)測(cè)藥物釋放行為，幫助設(shè)計(jì)緩釋、控釋等新型制劑。

3. 輔料選擇與創(chuàng)新

輔料篩選：AI可分析輔料與藥物的相容性，篩選出最佳輔料組合，提升制劑性能。

新型輔料開發(fā)：AI通過模擬和預(yù)測(cè)，輔助設(shè)計(jì)具有特定功能的新型輔料，如提高溶解性或增強(qiáng)靶向性。

4. 工藝優(yōu)化與質(zhì)量控制

工藝參數(shù)優(yōu)化：AI通過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化制劑工藝參數(shù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

質(zhì)量控制：AI可實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵參數(shù)，確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定。

5. 個(gè)性化藥物開發(fā)

精準(zhǔn)醫(yī)療：AI通過分析患者數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)個(gè)性化制劑，滿足不同患者的治療需求。

定制化輔料：AI可幫助開發(fā)針對(duì)特定患者群體的輔料，提升治療效果。

6. 數(shù)據(jù)整合與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

多源數(shù)據(jù)整合：AI整合化學(xué)、生物學(xué)、臨床等多源數(shù)據(jù)，提供全面的藥物研發(fā)視角。

知識(shí)圖譜構(gòu)建：AI構(gòu)建藥物研發(fā)知識(shí)圖譜，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)和治療策略。

7. 加速臨床試驗(yàn)

患者分層與招募：AI通過分析患者數(shù)據(jù)，優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)，加速患者招募。

試驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)：AI預(yù)測(cè)臨床試驗(yàn)結(jié)果，幫助提前識(shí)別潛在問題，降低失敗風(fēng)險(xiǎn)。

8. 法規(guī)與合規(guī)支持

自動(dòng)化文檔生成：AI自動(dòng)生成符合法規(guī)要求的研發(fā)文檔，減少人工錯(cuò)誤。

合規(guī)性檢查：AI實(shí)時(shí)監(jiān)控研發(fā)過程，確保符合法規(guī)要求。

9. 成本與時(shí)間優(yōu)化

資源優(yōu)化配置：AI優(yōu)化資源配置，減少資源浪費(fèi)，降低研發(fā)成本。

時(shí)間管理：AI預(yù)測(cè)研發(fā)各階段時(shí)間，幫助制定合理時(shí)間表，縮短研發(fā)周期。

10. 未來展望

自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室：AI與自動(dòng)化技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化，提升研發(fā)效率。

AI驅(qū)動(dòng)的新藥發(fā)現(xiàn)：AI有望徹底改變新藥發(fā)現(xiàn)模式，推動(dòng)更多創(chuàng)新藥物問世。

人工智能大模型與創(chuàng)新制劑和輔料的深度融合，諾康達(dá)正在推動(dòng)醫(yī)藥研發(fā)進(jìn)入智能化、高效化的新階段。這一趨勢(shì)不僅提升研發(fā)效率，也為醫(yī)藥行業(yè)帶來升級(jí)轉(zhuǎn)型新方案。