面对靶点成药性差与脱靶风险，您的新药研发管线是否仍在承受漫长试错？
J9依托前沿自研几何图神经网络与宏量分子动力学校准模型，为创新药企、科研高校及生物制药实验室提供从未知靶点口袋探测、十亿级类药小分子虚拟筛选到先导化合物结构优化的全流程计算闭环，大幅压缩临床前实验周期与化合物合成损耗。
申请专属算力评估与软件试用
提供定制化技术参数报告与先导物筛选用例演示
打通“靶点验证-虚拟筛选-动力学检验”的工程化标准
J9以分布式图计算和连续状态分子动力学引擎为底层底座，打通传统计算机辅助药物设计（CADD）向人工智能辅助（AIDD）过渡的核心瓶颈。平台支持 PDB、SDF、MOL2、SMILES 等主流化学数据源的毫秒级解析校验，并具备严密的数据版本追溯链路。
全面遵循 FDA 21 CFR Part 11 合规指引
具备完整的电子签名、权限审计轨迹和不可逆操作日志记录功能。
亲和力预测均方根误差压减至 1.2 kcal/mol 以内
采用物理力场与深度学习混合打分体系，精准评估结合自由能差异。
十亿级分子空间毫秒级拓扑检索
自研指纹哈希加速索引机制，在保障多样性的同时实现极端效率跃迁。
赋能新药研发关键节点的全功能矩阵
J9将前沿AI算法与严谨化学机理紧密结合，覆盖小分子发现全部核心计算环节。
靶点隐匿口袋发现与机制分析
基于空间变构拓扑网络算法，智能识别难成药靶点的隐匿结合口袋（Cryptic Pockets），动态捕捉蛋白质构象过渡态，为新机制首创新药提供立项证据。
亿级分子从头生成与骨架跃迁
多目标强化学习模型在约束合成可及性（SAScore < 3.5）的前提下，实现母核骨架自动跃迁与侧链衍生，产出具有自主专利空间的新结构。
超高通量精准物理力场对接
结合 GPU 并行柔性对接算法与半经验势能打分，支持每天数十亿分子通量吞吐，极速剔除假阳性杂质结构，富集高活性化合物。
多靶点 ADMET 成药性前瞻评估
集成 50 余项体内吸收、组织分布、代谢酶代谢、排泄特征及 hERG 心脏毒性模型，在化学合成阶段前规避主要毒理学与代谢缺陷。
微秒级分子动力学模拟 (MD)
自动化搭建水盒溶剂与膜蛋白生物体系，基于增强采样方法精确计算结合自由能解离常数与常态稳定轨迹，确认受体诱导契合效应。
固体晶型与成盐路线预测
针对候选分子进行晶格能计算、晶胞堆积几何模拟及潜在多晶型转变风险排查，为制剂开发与专利壁垒保护提供前瞻性固态计算支撑。
根据实验室规模与管线阶段量身配置
支持从单机高精度科研探索到千卡级超算私有化集群的多样化部署模式，满足严苛保密与协同要求。
学术探索版
面向高校重点实验室与前沿学术团队的基础 CADD/AIDD 算法工具箱。
企业管线协同旗舰版
针对推进临床前候选物（PCC）的高效研发团队，提供自动化协同中台。
超算定制联合方案
为具有极端计算通量和超大规模专有实验数据的集团提供算法定制。
从靶点晶体解析到化合物优化，全闭环自动化执行
J9重构了传统离散的计算步骤。科研人员仅需提交靶点 PDB ID 或冷冻电镜结构密度图，平台即自动触发口袋表征、质子化状态校正、超大规模配体虚拟筛选、基于几何深度学习的先导物改造与 FEP（自由能微扰）精准排序。
# 正在读取靶点蛋白结构与柔性氨基酸残基配置
> Load receptor: PDB_TARGET_7XYZ.pdb [Resolution 1.82 Å]
> Binding pocket identified: Vol: 624 ų, Hydrophobicity: 0.78
# 触发千万级商业化学空间分子对接
> Dispatching 12,000,000 conformers across GPU array...
> Completed in 482s. Top 500 poses enriched. (ΔG < -10.4 kcal/mol)
# 自动进入从头分子生成与多目标帕累托前沿筛选
> Generated candidates: 14,200 | Filtered by SAScore < 3.0: 3,180
> Candidate_8921 ADMET score: QED 0.89, hERG -Low, Caco-2 High
✔ 候选管线收敛：已输出 3 个高活性母核骨架及合成路线建议文件 (reports/PCC_candidate.sdf)
赋能真实研发团队跨越“不可成药”鸿沟
看前沿创新药企与国家重点实验室如何利用J9实现先导分子飞跃。
传统湿实验历经 14 个月无进展，AI 筛选 18 天锁定活性纳摩尔级分子
面对缺乏典型深口袋的 KRAS G12D 突变靶点，合作药企面临化学合成命中率不足 0.1% 的困境。引入J9后，团队利用动态变构口袋探测模型预测出过渡态隐蔽腔体，并结合 5000 万虚拟分子针对性对接。实验团队仅合成了 32 个推荐分子，即发现 3 个 IC50 小于 30 nM 的高活性先导分子。
快速突破血脑屏障透过率瓶颈，兼顾成药性与低心脏毒性
阿尔茨海默病相关靶点小分子普遍存在 BBB（血脑屏障）渗透率极低且伴随强 hERG 抑制风险。研究团队通过J9的多参数目标帕累托协同优化引擎，自动进行母核骨架跃迁，在维持微摩尔级靶点活性的同时，将血脑屏障透过性提高了 4.2 倍，并成功通过了离体心脏电生理毒性检验。
来自计算化学家与药企管线负责人的实测评价
J9在真实管线交付、算法稳定性及物理力场融合度方面获得广泛认可。
“在难成药变构位点识别上，该软件的诱导契合构象采样能力大幅超越了我们原先使用的开源工具集。分子生成模块给出的侧链具有极高的一步法合成可行性，避免了算法天马行空但无法落地的尴尬局面。”
“我们团队在进行大规模 PROTAC 分子连接链优化时，利用其三元复合物稳定性预测引擎，仅计算了 200 个连接臂构型就锁定了微摩尔级降解物。私有化集群调度机制对实验室已有的 SLURM 环境支持非常丝滑。”
“FDA Part 11 合规审计轨迹非常规范，所有计算打分权重调整与结构版本都有据可查，这让我们向 IND 申报提供计算机辅助药物设计佐证材料时的准备周期缩短了近两周。”
智能药物研发前沿突破与版本演进
全新 FEP+ 自由能微扰模块上线：实现 0.8 kcal/mol 级别相对亲和力精准测算
新算法利用自适应非平衡态拉伸模拟与物理神经网络热力学循环闭合，让同系化合物相对结合活性的排序吻合度达 90% 以上。
基于图神经网络的跨膜 GPCR 信号偏向性激活小分子全库预测验证
联合知名转化医学实验室，成功解析五羟色胺受体亚型下游通路的选择性结合模式，有效减弱中枢神经系统靶向药物的外周副作用。
开放 OpenBabel 与 RDKit 原生深度插件框架，全面兼容微流控芯片数据回传
进一步打通“干实验计算预测”到“湿实验自动化微流控高通量验证”的双向闭环，实现计算模型随湿实验批次数据的自适应在线校正。
私有化部署、安全与计算环境常见解答
解答药企技术中台与生物信息学工程师关于软硬件适配的严谨关切。
企业级私有化集群部署对 GPU 硬件及底层系统有何要求？ ▼
药企未公开的核心化合物库与结构专利数据如何保障模型隔离与保密？ ▼
软件如何与实验室现有的 LIMS、ELN 电子实验记录本及自动化合成工作站打通？ ▼
如何实测与验证 AI 生成分子对接分数的准确性？ ▼
采购软件后是否包含前期的计算生物学技术支持与算法定制？ ▼
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