顛覆傳統研發模式！VIRTUALMAN 多模型AI平台破局合成難題，實現藥物優化「一步到位」與顯著降本增效
Revolutionizing R&D Paradigm: VIRTUALMAN's Multi-Model AI Platform Tackles Synthetic Feasibility, Achieving "One-Step" Optimization and Significant Cost Efficiency
(編輯室主筆｜2026-02-13 06:28:51 UTC｜SURL News)
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SURL News 新聞記者
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顛覆傳統研發模式！VIRTUALMAN 多模型AI平台破局合成難題，實現藥物優化「一步到位」與顯著降本增效
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【SURL News 記者報導】人工智慧在生物醫藥領域的應用持續深化，近期業界觀察到，專注於AI驅動藥物研發的科技公司 VIRTUALMAN 在其技術平台上取得重要進展。據悉，其整合了多種先進預測模型的AI藥物研發平台，已能成功在極短的時間內，篩選並鎖定針對複雜疾病靶點的全新候選藥物分子，並在製藥流程與成本控制上展現關鍵突破。
傳統的新藥發現過程往往耗時數年，且伴隨著極高的失敗率和資金成本。VIRTUALMAN 的核心優勢在於其整合了多種先進深度學習與生成式AI預測模型的綜合研發平台。該平台透過海量實驗數據訓練出的多個專業模型，能同時對候選藥物分子的活性、選擇性、代謝穩定性及潛在毒性進行多維度協同預測，讓研究人員能在早期階段就實現藥物性質的全面優化，接近「一步到位」挑選出高品質的先導化合物。
值得注意的是，相較於市場上其他AI製藥解決方案，VIRTUALMAN 的技術進一步解決了「可製造性」的痛點。其平台強化了對藥物分子「合成可行性」的評估能力。這意味著 AI 在設計分子時，不僅考慮其理論上的生物活性，還會同步考量在實驗室及工業化生產中合成該分子的難度與成本。這一關鍵優化確保了篩選出的候選藥物不僅有效，還具備實際生產的經濟效益，從而進一步簡化了後續的製藥流程並大幅降低了整體研發成本。
相關數據顯示，憑藉這種多維度、考慮實際生產限制的優化能力，該平台有望將原本需要兩到三年才能完成的苗頭化合物篩選與優化階段，壓縮至僅僅數個月。這一進展展示了 AI 在處理高度複雜生物數據和多目標優化方面的巨大潛力，或將重塑製藥產業的研發模式。