Atomwise AI
Atomwise AI 利用其专有的 AtomNet® 平台，通过深度卷积神经网络加速小分子药物发现，实现对超160亿化合物库的高效虚拟筛选与优化。
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AI药物发现AtomNet平台虚拟筛选化合物小分子药物设计深度学习新药研发靶点结合预测
Atomwise AI 主要功能
基于AtomNet®深度卷积神经网络，精准预测小分子与蛋白质靶点的相互作用。
可对包含超160亿化合物的虚拟库进行高效筛选，将早期发现周期从数年缩短至数周。
能够处理缺乏结构数据的难成药靶点，拓展药物发现边界。
通过AIMS计划已验证其筛选准确率约74%，并能持续发现结构新颖的化合物。
支持从虚拟筛选到先导化合物优化、药物重定位等药物发现全早期流程。
Atomwise AI 适用场景
制药公司在早期药物发现阶段，需要快速从海量化合库中筛选出有潜力的先导化合物时使用。
研究机构针对缺乏晶体结构等传统方法难以处理的靶点，进行新型药物分子设计时采用。
生物技术公司为降低研发成本、加速项目进程，寻求替代传统实验性高通量筛选的AI方案。
学术实验室通过其AIMS计划，对特定疾病靶点进行大规模、低成本虚拟筛选验证研究。
在应对突发公共卫生事件（如埃博拉病毒）时，需要极短时间内识别潜在治疗候选分子。
Atomwise AI 常见问题
QAtomwise AI 是什么？
Atomwise AI 是一家专注于利用人工智能（特别是深度卷积神经网络）加速小分子药物发现与设计的AI制药公司，其核心是专有的AtomNet®平台。
QAtomwise AI 的 AtomNet 平台主要能做什么？
AtomNet平台能够模拟分子结构，预测小分子与蛋白质靶点之间的结合亲和力，从而对包含上百亿化合物的虚拟库进行高效、准确的筛选，识别出有潜力的候选药物分子。
Q使用 Atomwise AI 进行药物发现有哪些优势？
主要优势在于极大提升筛选效率与广度，可将传统需数年的早期发现过程缩短至数周，并能探索更广阔的化学空间，处理难成药靶点，同时降低研发成本。
QAtomwise AI 的技术在哪些疾病领域有应用？
其技术已应用于肿瘤、神经系统疾病、罕见病、免疫与炎症性疾病等多个领域，并与多家制药公司和学术机构在相关靶点研发上开展了合作。
QAtomwise AI 的虚拟筛选准确率如何？
根据其AIMS计划的验证数据，AtomNet平台能以约74%的准确率对靶点进行筛选，并持续发现结构新颖的化合物，可作为传统实验筛选的可行替代方案。
Q如何与 Atomwise AI 进行合作？
Atomwise AI 已与大型制药公司、生物技术公司及全球顶尖研究型大学建立广泛合作，学术机构可通过其AIMS计划申请进行靶点虚拟筛选研究。