AI 驱动的传统中医成分虚拟筛选平台
Unlocking TCM's Cosmetic Potential with AI
我们如何帮助 Symrise 在中国化妆品市场建立难以复制的技术差异化优势
覆盖美白、抗衰、抗炎三大功效方向的完整中药知识网络，配套三位 AI 专家智能体协同的 MAS 流水线。从方剂到活性成分到靶点机制，全链路自动化，每个成分有数百年传统使用历史背书。
Symrise 提供内部原料实验数据，我们的 AI 多智能体系统（MAS）自动协同完成全流程分析，输出候选排行与靶点机制解读。数据主权归 Symrise，我们保留分析方法的独立 IP。
签署标准保密协议后，启动可行性评估。KG 候选初筛 1–2 周，加入 Docking 虚拟筛选约 2–4 周，完整 MD 验证约 4–6 周，视分析深度弹性安排。
全球领先的原料公司，这三个问题仍在等待正确的解决方案
传统 TCM 复方结构复杂，难以快速识别高活性、低刺激、易于提取生产的单体或小复方。人工文献检索效率低，实验验证成本高，周期长达数年。
三位 AI 专家智能体（知识图谱 · 虚拟筛选 · 稳定性验证）自动协同，全程无人工中转。单靶点 1–2 周，多靶点全流程 4–6 周，每个候选附靶点机制与传统使用解读。
⚡ 1–6 周弹性交付（视规模）在华销售原料需要「中国人听得懂且有科学证据」的产品故事。中医体质与皮肤表型的关联数据，目前市场上几乎没有可用的结构化来源。
湿热体质 → TEWL 升高 → 舒敏靶点。血瘀体质 → 微循环下降 → 促循环成分。每类体质对应具体靶点与推荐成分，科学证据清晰可引用。
🇨🇳 中国市场差异化许多 TCM 活性成分功效好但透皮性差，配伍逻辑（君臣佐使）在现代制剂语境下缺乏量化依据，难以给品牌方提供有说服力的配方建议。
28 项 ADMET 指标涵盖透皮关键参数（分子量、脂溶性、极性表面积）。配伍关系网络可量化「协同增效」与「拮抗降效」，直接支持配方建议。
📐 提升原料销售附加值三层能力形成完整闭环，这是 Symrise 无法通过内部资源自建的组合
核心壁垒在于知识图谱与集成分析能力的组合，而非单一工具
独有核心资产 · KG
方剂→草药→成分→靶点→疾病五层知识网络。图遍历即可推断「哪些成分在传统使用中关联目标靶点」，驱动候选发现，替代人工文献检索。
公开数据整合 · Docking 输入
整合 ChEMBL / PubChem 活性数据训练 QSAR，同步获取 TYR、MMP-13、COX-2 等 12+ 靶点晶体结构，为虚拟筛选智能体提供标准化受体数据。
AI 多智能体系统 · MAS
知识图谱 · 虚拟筛选 · 稳定性验证三位智能体自动协同，无需人工中转，层层收敛假阳性，最终交付可解释的结构化候选报告。
Symrise 带来原料数据 · 我们带来分析能力 · 双方共享洞察结果
不同于单点工具的叠加，我们构建了一套 AI 多智能体系统（MAS）：每个智能体承担独立专业角色，自动交接任务、互传结果，无需人工中转
MAS 自动协同流程 · 全程无人工中转
当前可对接靶点库（12 个，持续扩充）
* Symrise 可提供自有靶点需求，我们配套获取晶体结构并构建对接流水线
从 44,000 个有三维结构的 TCM 成分中，AI 初步筛出以下候选
| # | 成分类型 | 功效 | 预测活性 | 数据 | 草药 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 多酚类苷元 | 美白 | ✓ 实测 | 桑白皮 | |
| 2 | 黄酮苷 | 抗衰 | ✓ 实测 | 丹参 | |
| 3 | 三萜皂苷 | 抗炎 | AI预测 | 甘草 | |
| 4 | 香豆素类 | 美白 | ✓ 实测 | 白芷 | |
| 5 | 神经酰胺前体 | 屏障 | AI预测 | 茯苓 | |
| 6 | 多糖衍生物 | 抗衰 | AI预测 | 黄芪 | |
| 7 | 生物碱类 | 抗炎 | ✓ 实测 | 黄连 | |
| 8 | 萜烯醇类 | 屏障 | AI预测 | 积雪草 |
多靶点活性雷达图
候选成分 #1 — 多酚类苷元（桑白皮）
从数据共享到战略合作，分步推进，每个阶段的成果均可独立验证
6 – 12 个月
12 – 24 个月
24 个月+
START WITH AN NDA
我们建议签署一份标准保密协议（NDA），以启动联合分析的可行性评估。单靶点 KG + Docking 报告约 1–2 周；多靶点 + MD 验证约 4–6 周，视分析深度弹性安排。
联系人：夏晶晶 教授 · xiajingjing@fudan.edu.cn
📧 发送邮件 / 获取 NDA 草案