3月14日，镁伽科技宣布AIDD（AI-assisted drug design）服务平台上线运行。该平台整合组学、药研实体关系、蛋白序列与性质等海量生物信息数据，借助先进的AI算法和高效的数据处理分析能力孵化搭建而成。平台涵盖面向生物医药产业上游的早研知识发现平台和面向下游药物设计与筛选的AI+蛋白计算平台，多端赋能生物医药早研应用场景，助力行业突破数据困境，加速构建“AI+自动化+生物医药”的行业新质生产力。

早研知识发现平台

在医药早研领域，原始创新的源动力来自于对疾病分子机制的深刻理解。基因组、转录组、蛋白组等多组学测序技术为分子机制的阐释提供了有效手段。在此基础上，单细胞测序技术可在单细胞层面揭示每个细胞独特的基因特征，用于更精细、更准确的机制发现。另一方面，药研领域积累的大量有关基因、疾病、药物等实体及其关联信息，也是新知识发现的源泉。组学与这些药研实体关联的数据，可以有效地涵盖早研所需的数据内容。

基于此，镁伽自主搭建了代表组学数据的单细胞转录组数据库，同时自主研发了包含药研实体关联并提供可解释的预测功能的药研知识图谱。

镁伽早研知识发现平台-单细胞转录组数据库

镁伽自主搭建的单细胞转录组数据库目前包含近千万细胞的单细胞转录组数据。这些数据集经过2000+篇权威文献的资源筛查、统一的数据清洗和标准化流程、并结合自身数据集特点的个性化批次整合与精细化人工注释，涵盖了肿瘤、自身免疫、纤维化等多种疾病患者的单细胞转录组信息，覆盖疾病与正常对照组织。该数据库可以有力支持疾病分子机理探索、药物靶点发现、生物标志物发掘以及病人精准分层等前沿研究。

镁伽早研知识发现平台-药研知识图谱

镁伽自主研发的药研知识图谱整合了基因、疾病、药物等关键实体及其关联信息，经过深度清洗，具有超过180K个实体与9M个关联。在此基础上，利用具备可解释性的深度学习技术，实现图谱的推理功能，并为假说验证提供路径。图谱可为靶点发现、药物重定位、适应症拓展等早研的一系列知识发现提供动力。

平台优势：经人工审核与注释，超高数据质量的单细胞数据库；具备可解释性预测功能的药研知识图谱平台；满足个性化需求的售前售后服务。

应用场景：疾病靶点发现；病人精准分层、病人用药指导；药物适应症拓展、特殊疾病老药新用  ；药物作用蛋白预测；靶标/药物毒副作用预测等。

A1+蛋自计算平台

药物设计是AIDD在产业中应用相对广泛的领域之一。AlphaFold2的成功，为AI+大分子领域带来了无限可能，也在某种意义上重塑着这个行业。镁伽AIDD团队开发了面向早研下游药物设计与筛选的AI+蛋白计算平台，可根据不同的研发路线，分析、设计、筛选及优化先导药物。与面向早研上游的知识发现平台一起一站式赋能医药研发。

镁伽AI+蛋自计算平台-蛋白质性质预测与优化

针对蛋白质工程领域中常见的功能和性质优化等问题，镁伽AIDD团队创新开发出AI蛋白预测模型Eq3DCNN，该模型聚焦目标蛋白关键位点的局部空间结构，利用三维卷积神经网络，并创新性地融合蛋白质性质在三维空间的旋转不变性，提取出更具有代表性的特征，应用于各种蛋白质性质的预测和优化。

镁伽AI+蛋白计算平台-药物筛选

针对大分子抗体和小分子化合物药物研发领域，镁伽集合深度学习、图神经网络和分子动力学模拟等多种方法，搭建起药物虚拟筛选平台，帮助科学家突破周期冗长、成功率受限、成本高昂等研发瓶颈，降低研发费用和试错成本。

在大分子抗体开发领域，抗体亲和力成熟是其开发过程中必不可少的过程。该平台能够实现抗原表位预测，抗体关键位点饱和突变设计，抗原、抗体结构预测，蛋白对接及复合物结构预测，抗体亲和力预测等功能，在短时间内获得亲和力成熟的抗体。

在小分子药物筛选领域，从已有的合成化合物和天然产物中寻找先导化合物是一个常见途径。该平台通过对靶蛋白进行同源建模、口袋结构预测，同时对化合物进行聚类筛选、分子对接、亲和力或IC50预测，可以从千万级化合物库中对选定靶点进行快速筛选得到高活性化合物。

平台优势：更高效率、更低成本的探索研发空间；自主开发AI算法，支持根据项目需求定向优化；覆盖早研下游药物设计与筛选的多场景数据平台。

应用场景：抗体开发；药物筛选；蛋白性质预测；酶的发现和改造等。

结语

镁伽AIDD服务平台结合镁伽成熟的自动化整合技术、丰富的生命科学行业经验，将进一步打造更具行业优势的“干湿闭环”研发实验，让数据真正成为突破传统药物研发瓶颈的利器。