致力于提供医学科研服务，临床基因检测，基因与细胞治疗解决方案
We are committed to providing academic support, clinical gene examination services, gene and cell therapy solutions!
关注领域
专注生命科学研究的热门领域，为您提供专业的技术支持
肿瘤免疫微环境
通过解析免疫细胞亚群功能异质性，探索Treg、Breg的促癌机制，以及免疫代谢重编程与肿瘤免疫逃逸的关联，为开发靶向免疫微环境的联合疗法提供新策略。
肿瘤靶点预测
通过整合基因组、转录组、蛋白质组、表观组学等信息，挖掘驱动肿瘤进展的核心分子，并利用CRISPR筛选技术验证新型治疗靶点的功能和作用机制。
抗肿瘤药物设计
利用生成式AI设计候选靶点的新型分子骨架，结合AlphaFold3预测蛋白-配体相互作用，优化复合物结合模式，并通过强化学习模拟药代动力学，降低临床试验失败率。
肿瘤免疫微环境
肿瘤免疫微环境是肿瘤微环境的核心组成部分，由肿瘤细胞、免疫细胞、细胞因子等构成，其动态变化直接影响肿瘤进展与治疗响应。当前研究聚焦于免疫细胞亚群的功能调控，如M2型肿瘤相关巨噬细胞通过分泌IL-10、TGF-β等因子促进免疫逃逸，而M1型则通过分泌TNF-α、IL-12等发挥抗肿瘤作用。此外，调节性T细胞（Tregs）和髓源性抑制细胞（MDSCs）通过抑制效应T细胞活性形成免疫抑制屏障。针对这些靶点，研究者正开发CSF-1R抑制剂、PD-1/PD-L1阻断剂等免疫调节药物，结合CAR-T细胞疗法与溶瘤病毒技术，探索逆转免疫抑制微环境的新策略，以提升免疫治疗响应率。
肿瘤靶点预测
肿瘤靶点预测是精准医疗的关键环节，其核心在于从多组学数据中挖掘驱动肿瘤发生的关键基因与信号通路。当前研究整合基因组、转录组、蛋白质组及表观遗传数据，利用机器学习算法构建预测模型。例如，基于TCGA数据库的肝癌TP53突变关联模型，通过筛选SLC1A5、CDC20等6个基因，成功预测患者预后并指导个体化治疗。此外，针对KRAS G12C突变、EGFR突变等经典靶点，研究者结合分子动力学模拟与深度学习，预测突变对蛋白质结构的影响及潜在药物结合位点，为开发变构抑制剂提供理论依据。多模态数据融合与跨癌种分析正成为靶点预测的新趋势。
抗肿瘤药物设计
人工智能正重塑抗肿瘤药物研发范式，其核心优势在于加速靶点发现、优化分子设计及预测临床效果。深度学习模型如AlphaFold3可预测3.5亿种蛋白质结构，揭示CD24-Siglec10等新型免疫检查点通路，为药物设计提供结构基础。生成对抗网络（GAN）与自编码器模型可在48小时内生成1万种候选分子，并通过虚拟筛选锁定最优结构。例如，首款AI设计的KRAS G12C抑制剂KT-101已获批上市，研发周期仅18个月。此外，AI驱动的ADMET预测模型可提前识别毒性风险，降低临床试验失败率。未来，多模态基础模型与迁移学习技术将进一步推动“预训练-自适应”药物研发新范式。
技 术 平 台
