药物发现过程漫长且成本高昂，遵循 Eroom 定律，每开发一种新药需耗费数十年时间和十亿美元资金。人体系统复杂性、数据多样性及生物实验开环特性构成三大挑战。
模块一：目标发现
通过表征学习获取生物网络嵌入，迭代更新算法实现监管网络表征。结合先验逻辑与 GNN 的变分 EMMLNGCN 模型，生成势谓词后验知识图谱，提升目标识别精度。
模块二：药物优化
利用表征学习优化 RNA/蛋白质折叠（AlphaFold2）、分子性质预测、分子生成及反合成。AlphaFold2 在无同源序列情况下将 TM 成绩提升 81.8%。E2EFold 模型通过 2D 卷积、Transformer 编码器及位置嵌入预测 RNA 结构，可视化预测结果。
模块三：实验验证
基于多尺度异构网络整合组织/器官网络、小区网络及分子物种数据，结合公共/专有数据构建 Biomap 知识图谱。Biomap AI 引擎实现高通量闭环 AI-湿式实验室系统，通过细胞制备、扰动、生物检测闭环验证实验数据。
联系方式：
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