條件優化器

從 76.1 萬筆反應數據中，找出成功率高的反應條件。

→ 不用再花好幾個月做無效的試錯實驗。

文獻佐證起始條件

從已發表的研究證據出發，設定反應條件。

→ 不用再猜從哪裡開始。

關鍵參數探索

用少量實驗數據，找出能穩定放大量產的最佳參數。

→ 讓下一輪 DoE 設計更聚焦真正重要的變因。

GPU 退火優化

量子退火演算法快速收斂到最佳條件。

→ 把優化週期從幾週縮短到幾天。

安全風險預警

及早標示放熱風險與危險中間產物。

→ 防患於未然，避免意外發生。

製藥領域專屬對話助手

訓練自35K問答集，以及來自 110 多個來源、553 次的生物反應器實驗數據。

→ 不用再大海撈針找文獻。

序列可開發性排序與優化

預先篩選出高可開發性序列，並對低可開發性序列進行優化建議突變位點。

→ 減少投入在注定失敗候選物上的濕實驗成本。

製程優化器

根據你的歷史數據，提供有依據的製程條件建議。

→ 更快找到最佳操作區間。

放大優化器

結合 CFD 流體模擬與細胞動力學模型，預測放大後的製程參數。

→ 降低放大失敗的成本。

劑型開發對話助手

匯集 4,700 篇論文、FDA 文件與參考手冊的知識精華。

→ 省下好幾天翻找文獻的時間。

原料藥與賦形劑相容性

在開始劑型開發前，先篩掉不相容的組合。

→ 省去好幾週失敗的相容性測試。

穩定性預測

在特定製程與儲存條件下，預測保存期限的表現。

→ 提早發現穩定性問題。

CMC 加速

用平行的電腦模擬預測，取代耗時的逐一實驗篩選。

→ 把劑型開發時程壓縮好幾個月。