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更新時間:2026-08-13
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伴隨 DrugCLIP 等 AI?驅動虛擬篩選技術實現百萬級速度躍升,千億級小分子庫的快速檢索已經成為新藥研發風口新華網。 但 AI 輸出的海量候選分子,終究需要真實的生化、細胞實驗完成活性核驗。當下國內大量實驗室卡在人工操作受限、設備分散、實驗數據割裂的困境,高通量實體篩選已經成為 AI 制藥轉化路上的關鍵短板。本篇便以匯像智能藥物篩選自動化系統作為落地案例,拆解新一代高通量實驗平臺的完整解決方案。
如今靶點藥物、細胞表型、類器官模型篩選愈發普遍,96/384 孔板已經成為基礎載體??啥鄶悼蒲袌鼍耙琅f依靠人工移液器、分散式單機設備開展試驗。 人工加樣很難穩定把控納升級微量液體,批次之間誤差浮動大,氣溶膠極易誘發樣本交叉污染;微孔板需要科研人員手動轉運,孵育、檢測流程被迫中斷;加樣臺賬、檢測結果散落于 Excel 和設備后臺,很難形成完整可溯源的數據鏈。 同時多臺儀器獨立運轉,無法承接夜間、節假日的長時間孵育和動力學監測。即便 AI 快速篩出大量候選化合物,線下實驗效率短板依舊會拖慢整條新藥管線。

區別于簡單集成的“儀器拼盤",匯像科技智能藥物篩選系統的核心壁壘在于工程化精度與生物應用邏輯的深度耦合:

靶點驗證階段:批量開展靶點蛋白生化活性檢測,快速確認候選分子與靶點的結合能力,省去手工加樣的繁瑣與誤差。
苗頭化合物初篩:承接大批量化合物文庫篩選,聲波移液支持納升級超微量加樣以降低試劑成本,系統可全天候無人值守并行處理多塊孔板,大幅縮短文庫篩選周期。
先導化合物優化:自動化梯度稀釋模塊一次性構建多濃度梯度,配合細胞毒性與表型分析,快速摸清化合物的劑量效應與安全窗口。
長周期細胞監測:封閉式培養箱與HEPA層流臺面維持72小時以上穩定環境,高內涵成像系統實時記錄細胞形態、增殖、凋亡等動態變化,無需人工定時取樣。
復篩驗證:標準化自動流程確保批間結果穩定可重復,全鏈路可溯源日志便于實驗復盤與內部數據核查。

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