💊 MediPharma

AI药物发现平台 — 从靶点到先导化合物，用AI重新定义药物研发

一句话定义

MediPharma 不卖AI平台，卖候选化合物。 输入靶点 → AI多模块协作 → 输出经验证的先导分子，含ADMET预测和优化建议。

💡 核心理念：将药物发现从"10年10亿美元"压缩为"10周10万元"。不是替代药化家，而是成为每个药化家的AI搭档。

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🎯 解决什么问题

痛点	传统流程	MediPharma
靶点验证	6-12个月	1周
先导化合物发现	2-3年	2-4周
ADMET筛选	昂贵、低通量	秒级高通量
专家依赖	全球仅数千名药物化学家	AI民主化

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🏗️ 系统架构

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│                  MediPharma v2.1                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  🔬 靶点发现层                                                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                   │
│  │ OpenTgt  │  │ TCGA/GEO │  │ KEGG/GO  │                   │
│  │ 靶点验证  │  │ 多组学   │  │ 通路分析  │                   │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘                   │
│                                                             │
│  🧪 虚拟筛选层                                                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                   │
│  │ ChEMBL   │  │  分子对接 │  │ ADMET    │                   │
│  │ 2.4M化合物│  │ AutoDock │  │ 预测评估  │                   │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘                   │
│                                                             │
│  🧬 分子生成层                                                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                   │
│  │ 药效团    │  │ 约束优化  │  │ 库扩展   │                   │
│  │ 碎片组装  │  │ 多目标   │  │ 多样性   │                   │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘                   │
│                                                             │
│  📊 知识引擎层                                                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐                   │
│  │ ChEMBL   │  │ OpenFDA  │  │ PubMed   │                   │
│  │ DrugBank │  │ ClinicalTrials                              │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘                   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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🔧 7大核心模块

模块	功能	数据源
靶点发现	基因关联→靶点验证→通路分析	OpenTargets, TCGA, GEO
虚拟筛选	化合物库→对接→打分→排序	ChEMBL 2.4M, AutoDock
分子生成	药效团碎片→约束组装→候选库	自研算法
ADMET预测	溶解度/毒性/代谢/渗透性	自研模型
先导优化	SAR分析→构效关系→优化建议	RDKit
知识引擎	药物-靶点-疾病知识图谱	ChEMBL, DrugBank, PubMed
Agent编排	多Agent协作完成端到端药物发现	CrewAI

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🔬 Harness理论

MediPharma 的核心竞争力是药物发现Harness设计：

药物发现Harness = 靶点验证流程 + 筛选策略编码 + ADMET约束 + 优化路径记忆 + 候选评估标准

• 同样的ChEMBL数据库，不同的Harness → 候选化合物质量差异10x
• 我们的Harness编码了20年药物化学专家经验
• 模型会过时，Harness持续进化

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💼 红杉叙事

卖候选化合物，不卖AI平台。

• 输入：靶点基因ID
• 输出：10-50个经ADMET验证的候选分子 + 结构化报告
• 定价：按项目定价，非按API调用
• 价值：10周出结果 vs 传统3年

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🚀 快速开始

git clone https://github.com/MoKangMedical/medi-pharma.git
cd medi-pharma
pip install -r requirements.txt
python src/main.py --target BRAF --mode screening

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📊 模块覆盖

模块	文件数	状态
靶点发现	4	✅ 已完成
虚拟筛选	3	✅ 已完成
分子生成	2	✅ 已完成
ADMET	3	✅ 已完成
先导优化	2	✅ 已完成
知识引擎	3	✅ 已完成
Agent编排	2	✅ 已完成

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📄 License

MIT License