我们使用机器学习来设计针对困难目标（例如 GPCR 和离子通道）的新型抗体。
GLASS有效的问题表述，也称为诊断性单行词，包括相关的人口统计学、相关病史或流行病学危险因素、疾病的持续时间和速度，以及关键体征和症状以及关键数据（实验室、影像学、体格检查数据）。
我们正在开拓生成生物学领域：一种革命性的药物开发方法，使我们能够首次对基于蛋白质的模式进行编程。
woebot是您的个人心理健康盟友，可帮助您恢复自己的感觉。以临床研究为后盾，由 AI 提供支持。
我们的平台使用 AI 来帮助您加快药物发现过程。我们可以一起做出很大的改变
领导蛋白质设计，用AI 解码蛋白质的语言。设计新颖、最佳的蛋白质，绕过行业中现有的障碍。
尽管它们具有固有的优势，但设计基于蛋白质的疗法非常困难。由于蛋白质的尺寸较大和缺乏可用的结构数据，计算工具以前一直受阻。我们利用基于物理的方法和新颖的机器学习算法来克服这些挑战。
