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华为云盘古药物分子大模型在药物研发领域的优势有哪些？

作者：中华医学网发布时间：2025-06-09 08:45浏览：次

华为云盘古药物分子大模型在药物研发领域具有多方面优势，具体如下：

高效准确的预测能力：成药性预测准确率比传统方式高 20%，能在化合物 - 靶标相互作用预测、化合物 ADME/T 属性评分等 20 余项药物发现任务上实现性能最优，可准确预测药物分子的 80 多种化合物理化性质，为药物筛选提供可靠依据，提高筛选效率124。
强大的分子生成与优化能力：生成了 1 亿个创新的类药物小分子库，结构新颖性达 99.68%，为新药发现提供丰富的化合物资源。还能对筛选后的先导化合物进行定向优化，降低新药可能对人体产生的毒副作用124。
独特的深度学习架构：首创 “图 - 序列不对称条件自编码器” 架构，将药物分子结构转换成可量化的数值，更好地在数值空间定量地对药物分子结构与性质进行预测与推荐，有效提取化合物关键的分子特征指纹，提升下游任务的准确性124。
超大规模的预训练：对 17 亿个小分子的化学结构进行预训练，在结构重构率、合法性、唯一性等方面优于现有方法，使模型具备丰富的知识储备，能够更好地理解药物分子的结构与性质关系2。
全流程药物研发支持：一站式 AI 辅助药物研发平台涵盖 “靶点发现”“药物筛选”“分子优化” 三大核心服务，覆盖新药研发全流程，支持从靶点发现、虚拟筛选、先导化合物优化到获取可合成先导化合物的全业务流程，真正做到 “无功能断点”1。
降低 AI 开发门槛：发布了 AutoGenome 单组学自动 AI 建模、AutoOmics 多组学自动 AI 建模、AutoGGN 调控网络自动 AI 建模三个框架，即使没有机器学习背景的研究人员，也可借助这些自动化调优的方法和策略对自己研究的问题和数据进行建模1。
强大的算力支持：华为云提供医药行业分布式云基础设施，资源利用率提升 40％，支撑百万级分子对接时间由 1 个月缩短至 1 天，为药物研发提供强大的算力保障，可满足大型药企及 CRO 在高并发任务处理、异构算力融合、系统稳定性保障等方面的需求4。
数据治理能力：通过全链路药研数据治理服务，在集成、存储、转换、分析、治理等全生命周期帮助医药企业进行自动化、智能化的数据治理，实现外采数据统一管控、干实验数据跨团队共享、干 / 湿实验数据整合闭环，并以中心化数据安全策略覆盖全链路，为药物研发提供高质量、高可信数据1。