ReAIX Chem
原料藥 · 小分子
針對 API 合成最佳化反應條件，並排序下一批建議實驗。
- 溶劑、觸媒與配體選擇
- 溫度與化學計量最佳化
- 產率與不純物最佳化
- 製程安全與風險評估
- 生產成本（COGS）評估
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ReAIX 平台
ReAIX
三個平台，涵蓋原料藥與製劑開發
從原料藥怎麼製造，到如何變成穩定的製劑。ReAIX Chem 與 ReAIX Bio 最佳化小分子與生物製劑的原料藥製程；ReAIX Formulation 負責製劑開發。
ReAIX Bio
原料藥 · 生物製劑
從抗體可開發性與序列，到上游製程開發與放大，並以 AI 模型取代耗時的模擬。
- 抗體可開發性篩選與評估
- 抗體序列最佳化
- 以 AI 預測加速上游製程開發
- AI 代理引導的放大參數最佳化
- 以物理資訊 AI 進行 CFD 分析
ReAIX Formulation
製劑 · 配方開發
在實驗前預測 API 與賦形劑相容性及配方穩定性，目前以小分子製劑為主。
- API 與賦形劑相容性篩選
- 穩定性預測
- 藥物動力學（PK）預測模型（開發中）
- 加速製劑開發
- AI 輔助文獻與數據整理
運作方式
從數十億組條件，到五個實驗
ReAIX 為所有製程參數組合評分，回傳一份排序好的短清單，讓您的實驗室直接驗證。
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定義目標
設定目標（產率、純度、成本或週期）、限制條件與現有數據。
past experimental data · literature data · AI-generated data
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搜尋條件空間
GPU 加速退火與 AI 模型，為數十億組候選條件評分。
GPU annealing · AI models · quantum chemistry
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驗證與迭代
團隊以實驗驗證排名最前的條件，每次結果都會回饋模型，做為下一輪建議的改善。
active learning