生物医药

在数据驱动与 AI 加速的生物医药研发新时代,青云凭借其在云计算、大数据处理及 AI 技术领域的深厚积累,推出了全方位的生物医药解决方案,快速构建高效、智能、绿色的生物医药 AI 支持体系,加速生物信息及临床数据的处理与分析,推动生物医药从传统模式向数据密集型与 AI 赋能的新范式转变。

挑战和痛点


01

研发效率低下与高成本

传统方法依赖大量人工筛选化合物,耗时长且成功率低,导致研发成本高昂。X 射线晶体学、NMR 等实验手段在解析蛋白质结构时耗时费力,限制药物设计速度。

02

计算复杂与模拟难题

复杂的分子设计与模拟,同时涉及与化学合成路径规划;需要进行大规模的分子动力模拟以预测生物分子间的相互作用和变化,对计算资源要求极高。

03

临床试验设计执行挑战

临床试验设计需综合考虑多种因素,如患者选择、剂量确定等,过程复杂且难以优化。执行过程中需严格控制变量,确保数据准确性,同时保障患者安全,难度较大。

04

药物再利用潜力不充分

现有药物数据分散,缺乏有效整合与挖掘手段,导致许多已知药物可能的治疗潜力未被发现。

解决方案


全面、高效、智能,为生物医药企业提供了强大的技术支持与创新动力,助力企业在新时代的生物医药研发竞争中脱颖而出。

生物信息

  • 整合高通量测序技术,对大量生物基因组数据进行快速处理和深度分析,揭示基因变异与疾病关联,为精准医疗提供数据支撑。
  • 提供强大的数据分析工具集,支持基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据的整合分析。

动力学模拟

  • 利用高性能计算资源进行大规模的分子动力模拟,精确预测生物蛋白质分子、脂质分子间的相互作用和动态变化,为新药设计提供科学依据。
  • 支持多尺度模拟,从原子级别到宏观结构,全面解析生物分子行为。

AI 辅助新药研发

  • 构建机器学习模型,预测化合物活性、毒性及药代动力学性质,快速筛选出潜在的药物候选分子。
  • 结合深度学习算法,优化药物分子结构,提高药物设计效率与成功率。

临床试验优化

  • 应用机器学习技术分析历史临床试验数据,识别影响试验成功的关键因素,优化患者选择、剂量设计等试验方案。
  • 实现临床试验的智能监控与实时数据分析,提高试验效率与安全性。

药物再利用探索

  • 建立药物重定位数据库,整合现有药物与疾病关联信息,运用 AI 算法挖掘药物潜在新用途。
  • 支持药物组合疗法的研究,探索多种药物协同作用的可能性。

方案优势


高效算力

通过智能调度与大规模算力支持,加速药物研发进程,缩短研发周期。

灵活定制

提供可视化工作流定制工具,简化研发流程,提高复用率与执行效率。

数据安全

构建多重安全机制,保障核心数据的安全性与合规性。

协同研发

支持跨地域、跨团队的协同研发,提升资源使用效率与研发创新能力。

智能管理

实现数据、算力与流程的智能化管理,降低 IT 运维成本,提升整体研发效率。

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