朗慧科技深耕AI+生物制药领域，构建覆盖药物研发全生命周期的18个高质量数据集，从靶点发现、化合物筛选、ADMET预测到临床试验、药物重定位，为AI制药大模型提供从早期发现到上市后评价的全链路数据支撑。
从AlphaFold 3到AI设计药物临床III期，从蛋白质设计到药物重定位，AI正在重塑药物研发范式
DeepMind发布AlphaFold 3，首次实现蛋白质+RNA+DNA+小分子配体联合结构预测，精度远超AlphaFold 2。Nature 2025评论称这是"结构生物学的新纪元"，将药物靶点结构解析周期从数月缩短至数分钟。
Insilico Medicine的AI设计特发性肺纤维化药物INS018_055进入临床IIa期并展示积极数据，成为全球首个AI从头设计并进入临床的候选药物。Science评论认为AI制药从概念验证走向临床落地。
RFdiffusion、ProteinMPNN、ESM3等模型实现从头蛋白质设计，可设计自然界不存在的全新蛋白。Cell 2025发表的研究展示AI设计的结合蛋白亲和力超越天然抗体，开启生物药研发新范式。
AI分析海量真实世界数据与分子特征，为老药新用提供线索。NEJM 2025发表的研究显示AI重定位识别巴瑞替尼治疗COVID-19重症，从假设到临床验证仅用时6个月，体现AI重定位的临床价值。
多组学大模型（scGPT、Geneformer、BioGPT）从单细胞测序、基因表达谱中识别新靶点。Nature Biotechnology 2026研究显示，AI识别的新靶点在阿尔茨海默病、非酒精性脂肪肝等难治疾病上展示潜力。
基于深度学习的ADMET预测模型在肝毒性、心脏毒性（hERG）、肾毒性等副作用预测上准确率超越传统QSAR模型。The Lancet 2026发文强调AI药物安全预测可减少临床试验失败率约30%。
构建覆盖药物研发全生命周期的高质量数据基础设施，赋能AI制药创新
2亿+化合物分子结构、生物活性数据，支撑虚拟筛选与分子生成
50+ADMET终点、100万+分子实验数据，预测药物代谢与毒性
10万+临床试验数据，覆盖I-IV期全流程，含入组/终点/不良事件
基于真实世界数据的药物-疾病关联，支撑老药新用挖掘
与国内30+家创新药企、CRO公司及中科院上海药物所、中国药科大学等顶级科研院所建立数据合作机制，确保数据来源权威、覆盖全面、标注专业。
药学博士标注、药物化学/药理学专家审核、AI辅助质检三级质控体系，确保靶点-配体结合数据、ADMET标注、临床终点判读的专业性与准确性。
严格遵循NMPA、FDA、EMA药物研发数据管理规范及GCP（药物临床试验质量管理规范），所有临床数据经脱敏处理，具备完整授权链路。
自研药学专用标注平台支持分子结构可视化、SMILES自动校验、靶点-配体关系图谱、临床试验终点判读辅助，人机协同将标注效率提升3-5倍。
按研发阶段分类，覆盖药物发现、ADMET、临床试验、药物重定位四大板块
查看不同类型医药数据集的标注结构与示例数据
朗慧医药数据集支撑的核心应用场景
基于多组学数据与知识图谱，AI识别新靶点并验证成药性
从亿级化合物库中筛选候选分子，或从头生成全新分子结构
早期预测药物代谢与毒性，降低后期临床失败风险
为已上市药物挖掘新适应症，缩短研发周期与成本
AI辅助患者入组筛选、终点预测、试验设计优化
基于真实世界数据与不良事件报告的AI药物安全预警
关于朗慧医药数据集的常见问题解答
朗慧科技严格遵循NMPA（国家药监局）、FDA、EMA等监管机构的数据管理要求及GCP（药物临床试验质量管理规范）。所有临床试验数据经过严格脱敏处理，去除患者可识别信息；化合物专利状态经过审查，确保不侵犯第三方知识产权；数据授权链路完整可追溯。
靶点-配体数据来源于ChEMBL、BindingDB、PDBbind等权威公共数据库及与药企合作的内部实验数据。所有IC50/Ki/Kd值经过药学博士人工核对，结合位点信息经过结构生物学专家审核，同时引入AI辅助质检工具检测数据一致性与异常值，整体标注准确率达99.5%以上。
支持多种标准分子格式：SMILES（线性分子表示）、InChI/InChIKey（国际化学标识）、MOL/SDF（分子结构文件）、PDB（蛋白质3D结构）、CIF（晶体学信息文件）等。同时提供分子指纹（Morgan/MACCS）预计算特征，方便AI模型直接加载使用。
可以。朗慧科技提供定制化数据服务，可根据客户研究方向（如肿瘤、神经退行性疾病、代谢性疾病等）收集、整合、标注特定疾病领域的药物数据。我们拥有覆盖30+药企与科研院所的合作网络，能够快速响应定制化需求，从数据采集到标注交付的周期通常为6-10周。
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