项目背景
随着抗生素耐药性（AMR）问题加剧，每年全球因耐药菌感染死亡的人数超过70万，预计2050年将达1000万。新抗生素研发周期长（10-15年）、成本高（约10亿美元），传统实验筛选效率低下，迫切需要加速创新以应对这一公共卫生危机。该公司希望借助AI缩短研发时间，开发新型抗生素。
DeepSeek+抗生素研发
痛点
一
传统方法需人工筛选数百万化合物，命中率低于0.1%，研发周期长达数年，难以快速应对新型耐药菌威胁。
解决方案
一
部署AI驱动的药物发现平台，利用机器学习模型分析细菌基因组和化合物数据库，预测分子与耐药菌靶点的结合能力。系统筛选出高潜力候选分子，生成虚拟化学结构，并优化其药代动力学特性，指导实验室合成与测试。
成果
一
候选分子筛选时间从6个月缩短至3周，效率提升10倍。发现2种全新抗生素结构，对多重耐药菌有效性达90%。研发成本降低25%，进入临床前测试的成功率提高至30%。
技术亮点
深度学习模型训练于全球耐药菌基因库，预测准确率超95%。
生成对抗网络（GAN）设计新型分子，创新性提升50%。
与高通量筛选设备集成，实现从预测到验证的无缝衔接。。
实施细节
部署时间：2024年3月，历时3个月完成平台搭建与数据整合。
使用场景：针对金黄色葡萄球菌和鲍曼不动杆菌等耐药菌研发新药。
后续计划：扩展至抗真菌药物研发，覆盖更多病原体。