AI Drug Discovery
从靶点发现、结构基础分子生成、虚拟筛选到递送优化，通过自然语言 Agent 串联早期药物研发流程。
Agent 自动将自然语言任务拆解为多步骤研发管线
从单模块探索到全链路自动化，覆盖药物早期研发全流程
SwiftTarget
整合空间转录组与文献证据，识别疾病相关靶点并评估可药性。
SwiftGen
基于口袋结构的 3D 条件分子生成，输出高亲和力候选分子。
SwiftScreen
96 项 ADMET 属性预测，快速筛除高风险分子，输出安全候选列表。
SwiftDeliver
深度强化学习驱动纳米载体设计，优化包封率和释放动力学。
Integrated Pipeline
Agent 自动串联全部模块，生成从靶点到递送方案的闭环报告。
每个模块可独立使用，也可由 Agent 自动串联
多组学数据整合，空间转录组分析与文献验证。
口袋结构条件的 3D 分子生成，扩散模型与 RL 优化。
ADMET 预测、活性筛选与候选分子优先级排序。
纳米载体配方设计，包封率与释放动力学预测。
Agent 自动拆解任务并调度全部模块，闭环研发。
Agent 完成任务后自动生成结构化看板
