Không có sản phẩm nào trong giỏ hàng của bạn
19/09/2026
Admin
PharmApp · Research & Development
VinaDiscovery
Nền tảng AI cho Computer-Aided Drug Discovery
Discover. Predict. Design. Prioritize.
From Molecular Data to Drug Discovery Decisions.
Từ dữ liệu phân tử đến quyết định discovery
VinaDiscovery là nền tảng scientific computing tích hợp dành cho nghiên cứu và phát triển thuốc hiện đại, kết hợp cheminformatics, trí tuệ nhân tạo, sinh học cấu trúc, mô phỏng phân tử, ADME, safety intelligence, medicinal chemistry và synthesis planning trong một môi trường nghiên cứu thống nhất.
Nền tảng được định hướng vượt ra ngoài các molecular calculator độc lập, hướng tới một workflow liên kết trong đó molecule, model, simulation, evidence, uncertainty và project context có thể được kết nối và truy vết xuyên suốt quá trình nghiên cứu.
Một molecule tiềm năng không được xác định bởi một score duy nhất. Drug discovery cần evidence liên kết giữa cấu trúc, sinh học, vật lý, developability, safety và molecular design.
Kiến trúc khoa học
VinaDiscovery được tổ chức thành sáu scientific layers để các capability vừa độc lập về chức năng vừa có thể interoperability thông qua shared data và workflow.
| Lớp khoa học | Năng lực flagship |
|---|---|
| Molecular Preparation & Chemical Space | VinaMolPrep · VinaSimilarity · VinaChemSpace |
| Medicinal Chemistry Intelligence | VinaMMP · VinaBioisostere · VinaPharmacophore |
| Target & Structural Intelligence | VinaTarget · VinaPocket · VinaBind · VinaInteract |
| Molecular Simulation & Physics | VinaParam · VinaMD · VinaFEP |
| Predictive ADME & Safety Intelligence | VinaQSAR · VinaADME · VinaTox |
| AI Molecular Design | VinaLeadOpt · VinaDeNovo · VinaSynthesis · VinaSidechain |
Các năng lực khoa học cốt lõi
VinaMolPrep
Chuẩn hóa và chuẩn bị cấu trúc phân tử
VinaSimilarity
Molecular similarity và virtual screening
VinaChemSpace
Khám phá chemical space, clustering và diversity
VinaMMP
Matched molecular pair và chemical transformations
VinaBioisostere
Molecular replacement dựa trên dữ liệu
VinaPharmacophore
Pharmacophore intelligence dựa trên ligand và structure
VinaTarget
AI target prediction và target fishing
VinaPocket
Binding-site và pocket intelligence
VinaBind
Molecular docking và binding-pose hypotheses
VinaInteract
Phân tích protein–ligand interactions
VinaParam
Molecular force-field parameterization
VinaMD
Molecular dynamics simulation
VinaFEP
Free-energy workflows
VinaQSAR
Machine-learning molecular property modelling
VinaADME
ADME và drug-likeness intelligence
VinaTox
Toxicity và safety intelligence
VinaLeadOpt
Multi-parameter lead optimization
VinaDeNovo
Generative molecular design
VinaSynthesis
Retrosynthesis và synthetic route planning
VinaSidechain
Non-natural amino-acid và sidechain intelligence
Molecular preparation & chemical intelligence
VinaMolPrep tạo molecular identity nhất quán cho các bước tính toán tiếp theo. Chuỗi xử lý có thể bao gồm validation, normalization, xử lý tautomer và protonation state, kiểm tra stereochemistry, tạo conformer và chuẩn bị charge.
VinaSimilarity
Nearest-neighbor search, tìm analog, virtual screening và similarity-based exploration.
VinaChemSpace
Clustering, diversity, scaffold distribution, property landscape và chemical-space visualization.
Target & structural intelligence
VinaTarget, VinaPocket, VinaBind và VinaInteract kết nối molecular hypotheses với structural biology.
Target hypotheses
Chemical similarity, bioactivity, molecular representations, protein representations và structural evidence có thể được kết hợp để xây dựng ranked hypotheses.
Binding hypotheses
Pocket identification, binding poses, docking scores và protein–ligand interaction analysis tạo thành một structural workflow có thể truy vết.
Predictive ADME & safety intelligence
VinaQSAR, VinaADME và VinaTox hỗ trợ computational triage và developability assessment.
Physicochemical propertiesSolubilityPermeability
Metabolic propertiesDrug-likenessSafety endpoints
UncertaintyApplicability domain
AI molecular design & synthesis
VinaLeadOpt, VinaDeNovo, VinaSynthesis và VinaSidechain mở rộng platform từ prediction sang molecular design và synthesis planning.
Multi-parameter optimization
Cân bằng potency, selectivity, solubility, safety, metabolic liability, novelty và synthetic feasibility.
Generative design
Sinh candidate theo constraint về cấu trúc và tính chất, sau đó đánh giá bằng downstream scientific workflows.
Synthesis bridge
Kết nối molecule được thiết kế bằng tính toán với retrosynthesis, building blocks và evidence về route feasibility.
End-to-end discovery workflow
Nền tảng được thiết kế để output của một lớp có thể trở thành evidence hoặc input cho lớp tiếp theo.
Molecular Data
│
▼
Molecular Preparation
│
▼
Chemical Space & Similarity
│
▼
Target Intelligence
│
▼
Binding Site Intelligence
│
▼
Molecular Binding
│
▼
Interaction Analysis
│
▼
Molecular Simulation
│
▼
Free-Energy Analysis
│
▼
ADME & Safety
│
▼
Lead Optimization
│
▼
Molecular Design
│
▼
Synthesis Planning
Data, AI & physics
VinaDiscovery kết hợp các phương thức scientific computing bổ trợ cho nhau thay vì coi AI là sự thay thế cho molecular modelling.
Data
Molecular identities, bioactivity, structures, transformations, evidence và scientific artifacts.
AI / ML
Representation learning, predictive modelling, target hypotheses và molecular design.
Physics
Docking, molecular mechanics, molecular dynamics và free-energy workflows.
Scientific integrity
VinaDiscovery phân biệt rõ Experimental, Calculated, Predicted, Inferred và Literature-Derived.
Traceability
Kết quả nên lưu input structure, model version, dataset version, parameters, software versions, uncertainty và provenance khi phù hợp.
Diễn giải có trách nhiệm
Docking score là ranking signal; prediction không phải experimental measurement; target hypothesis không phải confirmed mechanism; safety prediction không thay thế experimental toxicology.
Validation philosophy
Các scientific module khác nhau cần chiến lược validation khác nhau. Model performance cần được đánh giá theo intended use case và đặc điểm dữ liệu.
| Nhóm module | Trọng tâm validation |
|---|---|
| Similarity / Chemical Space | Neighbour relevance, enrichment, scaffold recovery |
| Target Prediction | Top-k recall, PR-AUC, temporal và external validation |
| Molecular Binding | Pose RMSD, enrichment và benchmark evaluation |
| Interaction Analysis | Recovery so với experimental structures |
| Parameterization | Energy và geometry so với validated references |
| Molecular Dynamics | Trajectory stability và experimental observables khi có |
| Free Energy | Error so với experimental ΔG / ΔΔG |
| QSAR / ADME | Scaffold, temporal, external validation và calibration |
| Toxicity | Sensitivity, specificity, PR-AUC và external evaluation |
| Molecular Design | Validity, novelty, uniqueness và property success |
| Synthesis Planning | Route validity, feasibility và expert review |
Evidence-aware scientific results
Computational result nên được xem là một scientific record thay vì một con số đứng độc lập.
{
"value": 0.83,
"unit": "probability",
"method": "model",
"model_version": "1.0.0",
"dataset_version": "2026.09",
"input_structure_id": "structure-id",
"uncertainty": 0.07,
"applicability_domain": "in-domain",
"evidence_count": 124,
"provenance": {},
"warnings": []
}
Hướng tới một môi trường Molecular Intelligence thống nhất
Tầm nhìn dài hạn là kết nối các model riêng lẻ thành integrated workflows, sau đó tiến tới evidence-aware decision support và closed-loop molecular design.
Vì sao molecule này? Vì sao target này? Vì sao binding mode này? Evidence nào hỗ trợ? Prediction uncertainty là bao nhiêu? Bước tiếp theo nên kiểm chứng điều gì?
