自研私域 TCM 知识库 × 合作云南天然产物库
从数据到决策 —— 重新定义中药活性成分发现
覆盖方剂、成分、靶点、活性数据的全链路知识体系 —— 为 AI 筛选提供高质量结构化数据基底。
专有结构化知识库，持续更新
Collaborative construction · 云南 ethnic medicine focus
Unlike a stack of single-point tools, we built an AI 多智能体系统 (MAS): each agent plays an independent specialist role, automatically handing off tasks with zero manual intervention.
Queries the 5-layer TCM knowledge network (Formula → Herb → Compound → Target → Disease), infers candidate compounds 从 65,108 compounds, and 自动-prioritizes. Handoff 到 next agent — no manual filtering.
Receives candidate list, autonomously dispatches the molecular docking engine for batch scoring, ranks by binding free energy (ΔG), applies autonomous threshold judgment for next-stage advancement.
自动运行分子动力学模拟，通过结合稳定性轨迹分析，消除"在真实生理条件下不稳定"的假阳性。
汇聚前三阶段结果，追溯候选物来源方剂的传统用药历史，结合现代靶点机制，生成包含可追溯草本来源与功效依据的完整候选列表。
MAS 自动级联流程： ① KG 智能体 (65K candidates) → ② VS 智能体 (Top 500) → ③ MD 智能体 (Top 20) → ④ 报告智能体. Fully autonomous — zero manual handoffs.
从数据到算法到交付 —— 全链路构建不可替代的 AI 驱动活性成分发现能力。
22 万+ TCM 成分 × 8,700 靶点 —— 全量交叉打分，不遗漏任何潜在活性关联。
4 个 AI 专家智能体自动交接，从靶点发现到报告生成 —— 效率提升百倍。
单靶点 1-2 周，多靶点全景分析 4-6 周。传统方法需要数月到数年。
以实测活性数据为锚点进行建模 —— 非纯理论计算，预测结果可直接用于研发决策。
MAS 可同时评估多成分在多靶点上的协同效果，发现传统方法无法处理的多靶点关联。
输出可直接用于化妆品研发决策的定量候选列表，包含功效评分、机制注释、传统溯源。
核心壁垒在于 TCM 知识图谱与贯通多层的集成分析能力的组合 —— 而非单一工具。
7,443 方剂 · 65,108 成分 · 155,351 关联对。五层知识网络（方剂→药材→成分→靶点→疾病），合作伙伴无法在内部复制。
客户接收分析结果，不接触底层知识图谱。分析方法与模型保持独立 IP —— 数据主权清晰，知识产权边界明确。
每个候选成分可追溯至具体方剂，拥有数百年使用历史。同时采用现代靶点机制做科学解读。双重背书，无可质疑。
TCM 体质—皮肤表型映射，提供不可复制的产品叙事：湿热质 → TEWL升高 → 舒缓靶点；血瘀质 → 微循环障碍 → 促循环成分。
TCM 活性成分常与多靶点相互作用（脱靶效应、协同效应）。传统方法因复杂度忽略这一点 —— MAS 使多靶点协同研究成为现实。
Not a patchwork of tools — a deeply integrated system. KG + AI docking + MD + reporting, seamless 4-stage pipeline. Industry-exclusive automation.
传统网络药理学是在已知地图上导航。我们的 AI 引擎绘制全新的化学—活性空间地图，以实测数据为锚点。
本质跃升： Traditional methods navigate on known maps. Our AI engine draws an entirely new chemical-activity space map, anchors it with measured data, scores 220K+ TCM compounds comprehensively through a multi-agent automated pipeline, and outputs quantitative candidate lists ready for R&D decisions. This is the leap 从 knowledge retrieval 到 scientific prediction.
中药天然产物的核心优势：多靶点网络调控 —— 不依赖单一通路，而是系统性调节生物网络。
传统药物研发范式
"Lock-and-key" model — single compound, single target. Limited efficacy, significant side effects, prone 到 resistance.
TCM 多靶点 Paradigm
天然产物 cocktail 效应 —— 多成分协同作用于多靶点，产生 1+1 > 2 的系统性治疗效果。
多成分在多个靶点上产生叠加或协同效应，整体疗效优于单一成分。
调控整个生物网络而非单一通路 —— 实现更平衡、更持久的干预效果。
Weak multi-target inhibition achieves efficacy while significantly reducing toxicity compared 到 single-target strong inhibition.
将 AI 全量打分系统与多靶点网络药理学结合，实现从成分库到功效候选的端到端智能化。
AI 全量打分矩阵 Matrix
化妆品研发应用场景
核心价值： Traditional methods evaluate 1 compound × 1 target at a time. Our AI multi-target engine simultaneously scores the full 220K+ compound × 8,700+ target matrix, automatically identifies optimal synergistic combinations, and compresses the discovery cycle 从 months 到 days.
AI + TCM · 从 数据库 到 Decision