成都先导 (688222): 回答：回答：化学信息学、生物信息学及计算科学/分子模拟在药物研发中一直都是重要工具，自成都先导2012年成立起，计算科学团队一直都在参与研发工作。2015-2017年，受益于公司项目的拓展，以及国际行业同仁们沟通和交流，成都先导计算科学团队也在此期间顺利完成了迭代和升级。2017年以后，随着人工智能在整个生物医药行业实现快速、广泛的应用，公司计算科学与人工智能（CADD/AIDD）团队也优化成为拥有化学信息学、生物信息学、人工智能驱动的分子生成和经典的分子对接和分子模拟等多个相关领域能力的团队，能够辅助公司进一步研发核心技术。公司于2020年开始与行业伙伴在相关领域进行合作，2021年9月公布同腾讯AI Lab合作共同设计开发了一款分子骨架跃迁算法（GraphGMVAE），其筛选JAK1抑制剂结果已发表于ACS Omega上。此外，公司于2021年11月与Cambridge Molecular（剑桥小分子）合作，引用其深度机器学习系统 - DeepDELve 2。2022年以来，计算科学团队主要着力借助化学信息学、生物信息学、CADD和人工智能等技术实现高质量建库、数据分析、筛选靶点类型的拓展以及筛选化合物化学空间的拓展等目标。例如：结合CADD/AIDD技术进行特定靶点库的设计、合成和筛选，成功加速了部分药化项目的优化过程，为DEL库化学合成过程中产生的大量分析化学数据进行归纳分类和建模，支持高效库合成；结合实验和生物信息学技术进行一些挑战性靶点的筛选，成功为一些具体项目提供高效的小分子化合物筛选方案；结合人工智能高效的数据学习能力和DEL筛选快速产生海量数据的能力，使用DEL筛选数据进行人工智能神经网络的训练，为DEL筛选的靶点成功在市售化合物库中找到了新的化合物系列。此外，在靶向蛋白降解（TPD）领域，成都先导计算科学团队着重在利用CADD/AIDD技术加速三元复合物优化过程方面布局，提升团队在蛋白降解早期研发阶段的竞争力。在小核酸药物（STO）领域，我们的计算科学团队着重在小核酸序列设计方面布局，希望通过高质量的核酸序列设计加速小核酸药物的早期研发进程。作为公司研发的辅助工具，计算科学与人工智能（CADD/AIDD）暂未为公司主营业务带来大规模的收入，对公司主营业务的发展影响有待观察和验证。我们期望这些技术的完善和深化能够为客户项目提供更多、更好的先导化合物。

2024-03-15 00:00:00