2023 人工智能药物开发及医疗应用论坛在成都圆满落幕，盛世君联 CTO 曾昕博士受邀出席，为大家带来了“从真实药物库到 BioAI 驱动的生物药物研发”的精彩分享。
精彩分享
曾昕博士 首先从大分子药物研发角度，介绍了我们搭建 BioAI 系列软件的原由——由于蛋白等大分子始终处于动态变化之中，市面上过度依赖物理和几何简化规则的 AI 不足以描绘大分子的生理活动，可能导致 AI 预测大分子药物的不准确和潜在的开发风险；所以我们采用带生物学标签的、排序的、连续的序列训练出一个符合生物学逻辑的 AI，这样的 AI 才能实现序列代码和生物属性的一一对应，才能预测一个或多个氨基酸突变所带来的生物意义的改变， 成为 更适用于生物医药 创造的 AI！
BioAI 平台底层技术基建
三千亿级真实药物库
曾昕博士 介绍，我们拥有全球多样性最大的真实药物库。举个简单的例子，像钓鱼需要打窝一样，我们 “三千亿级多样性”的真实药物库 就相当于帮药物研发者打好了一个优质的窝，“钓鱼者”只需要在这个窝里钓鱼就能在短时间筛到优质的候选物。
BioAI 平台搭建技术逻辑
全合成库技术
曾昕博士 介绍，公司经过多年研究，我们的全合成库实现了 两次技术突破： （1）申请专利的 Kunkel 多位点连续突变技术，可实现位点 100%突变效率，获得优质候选物的机率也高达 90%，大大提高了建库质量；（2）单次能构建 10 11 多样性合成库，3 个月可构建 10 13 多样性合成库，大大提高了建库效率。
海量数据是 AI 训练的关键！
盛世君联全合成库生成的独有数据，是自带生物标签的、连续的、排序的、阴性/阳性明显区分的真实数据，这是我们搭建生物学逻辑 AI 的基础与优势。
曾昕博士 最后简明扼要的介绍了，我们 BioAI 的运行逻辑及自研的 AbCypher 生物学数据治理软件、AbScreen 抗体筛选软件、AbFlow 抗体优化软件等 以及相关的案例分享。
关于我们基于生物学逻辑构建的 BioAI，现场引起了 很多老师的兴趣与提问。
AI 对生产模式的改变是润物细无声的，我们并不是被动跟随大流开始 AI 研发，而是基于清醒判断、顺应技术发展趋势，根据自身数据积累与算法优势，主动布局生物医药领域的 AI 赋能。希望有朝一日能利用 AI 实现“无边界”生物药物创造！
面朝AI，春暖花开
我们静候结果