快速、準確找到目標藥物分子/新材料結構是關係研發成功率的關鍵
三大平台聯動 智能創新整體解決方案
给予全方位、全生命周期的數碼化實驗室解決方案。iLabPower平台整合了項目管理、實驗記錄管理、試劑耗材管理、化合物管理、樣品送檢管理和儀器管理等核心需求。
建立標準化統一平台，確保各模塊間數據一致、規範、可讀，大大降低團隊協作成本和數據利用成本，精簡研發流程，消除大量重複工作，提高效率。
實現實驗資源（試劑、儀器、耗材等）的實時追蹤與全生命周期管理，確保精準、合規、彈性的管理，實現實驗資源的高效利用，提高效率、節約成本、降低安全風險。
模塊間整合、平台間聯動可以给予一個統一的全流程管理平台，避免數據孤島。全方位提升數據整合與共享、分析能力，建立企業知識庫、模型庫，形成智能研發閉環，驅動決策。
MaXFlow分子模擬與人工智能平台，大大降低分子模擬和人工智能的應用門檻。與SDH科學數據基因組平台的結合，给予多樣數據源和強大的數據融合分析能力，實現模型自由與數據自由。
iLabPower和SDH平台可為不同職位、崗位的人員設置不同權限，確保數據的安全與完整性。平台滿足FDA 21CFR Part11電子簽名要求和GMP數據完整性規定，實現全方位審計追蹤和系統驗證。
構建從數據採集、融合至AI建模、數據決策的完整閉環
提升創新能力與合規性，實現無紙化管理，AI驅動，降本增效
自動化數據採集
智能化數據預處理和清洗
模板化數據錄入
統一的數據格式與標準
智能化數據檢索與分析
實時數據同步與SaaS雲共享
實時協作與流程自動化
AI與分子模擬的零門檻應用
雲計算支持
AI加持 實驗設計優化
集中管理 優化資源利用
上線快見效快的SaaS部署
豐富的應用場景實例
SDH平台的NEO科研數據庫集成了ChEMBL、BindingDB、UNPD和DTPDS四大數據庫，覆蓋了小分子藥物發現所需的關鍵數據，為研發人員给予了豐富的數據源，有助於靶點匹配和QSAR模型建立。 研發人員顺利获得藉助MaXFlow平台可以實現： 1. 創建分子虛擬庫； 2. 構建QSAR模型； 3. 預測分子活性； 4. 利用工作流建立ADMET預測、Docking驗證及分子動力學模擬等APPs 5. 使用分子逆合成APP優化目標化合物的合成路徑。 顺利获得DOE_ML方法，取得基於全局的最優實驗方案。研究者根據實驗方案進行濕實驗合成，並在iLabPower平台集中管理所有實驗數據。將濕實驗數據和模擬數據傳輸到SDH進行融合、匯總並推送至MaXFlow中進行進一步的實驗方案推薦與產率預測，同時為項目管理系統（iLabPower PM）给予數據支持，助力項目決策。 三大平台的聯動實現了從化合物庫準備到藥物篩選、分析、逆合成預測的完整流程，避免了研究者在大量不同軟件中進行分散、孤立地研究，大幅降低實驗試錯成本，ML（機器學習）模型加速了研發過程，推進了AI製藥的實際應用。
以新戊酸銫為基體，在7種配體、4種溶劑、3種反應濃度和3種反應溫度條件下尋找最優收率。假如使用均勻實驗，共需做7*4*3*3=252個實驗。如果採用DOE-ML方法，實驗數量將顯著降低。 顺利获得iLabPower電子實驗記錄本DOE模塊，先用正交設計生成初步實驗方案。完成實驗後，顺利获得SDH平台匯總實驗數據並推送至MaXFlow中進行進一步的實驗方案推薦與產率預測。 使用MaXFlow的DOE_ML 組件，結合機器學習和實驗方案設計方法，上傳從SDH中取得的實驗方案數據，自動生成100條實驗方案並預測其結果，從中篩選預測效果好的方案進行第二輪實驗，並在電子實驗記錄本中記錄實驗過程，顺利获得SDH平台將第二輪的實驗數據進行匯總，將預測產率與實際產率進行比對，若需要繼續疊代，可以將兩輪實驗結果一同推送至MaxFlow進行更多輪次的預測。 總之，藉助實驗設計方法結合機器學習方法可以幫助研究人員更高效地確定最佳反應條件，顯著減少所需實驗次數。
