情报与科学推演
从疾病机制、竞争管线与临床需求中定义真正值得优化的问题。
知识：让模型理解生物学关系
RAG 知识库将靶点、通路、疾病机制、实验结果、竞争管线和专利信息连接成结构化关系网络。智能体不只检索文献，还能沿关系链完成科学推演、证据核对与风险识别。
免疫功能空间 · 主动设计
从免疫智能体，走向可验证的药物发现
智御星将疾病机制、生成式 AI 与实验验证连接成一条可迭代的研发链路，面向肿瘤免疫与更多重大未满足需求，主动寻找更好的药物答案
00平台能力先行，管线作为验证
functional space · active design
Z
成药性安全性PK亲和力BIOSCIENCE × AIefficacy ↔ safety ↔ PKSCROLL TO DISCOVER
使命
每个 AI 设计的分子，都经得起免疫系统检验。
不止于结构预测与分子生成，不堆砌算力——我们致力于候选分子真正成药，造福患者。
01我们正在验证什么
Z212多款肿瘤免疫分子候选
83.7%MC38小鼠模型 TGI，安全性优于明星药
03肿瘤免疫 · 自免 · 全新靶点
02为什么是现在
药物研发不缺模型，缺的是把模型推进到功能与验证
结构预测、序列生成与虚拟筛选正在快速进步，但真正决定候选药物价值的，是它能否在复杂的免疫功能空间里找到有效、安全且可成药的平衡
智御星从免疫功能问题出发，把主动设计、科学推演和实验反馈组织成可复用的研发系统。独立的管线数据，才是 AI 制药的真标准
02平台 · SciOS
把问题、模型与实验放在同一张图上的免疫智能体系统
AI 不在流程之外，而是参与定义目标、生成候选、安排验证并从结果中继续学习。
Z-Score · Z-Creator
在多目标约束下预测、生成并探索新的候选空间。
实验与数据回流
让每一轮实验成为下一轮设计的起点。
REUSABLE R&D ASSETS / 04—06
从知识，到工作流，再到自主执行
SciOS 把散落在文献、专家经验、工具和项目过程中的能力，沉淀为可管理、可复用、可持续进化的研发资产。
04 / KNOWLEDGE
05 / WORKFLOW
Workflow：把专家方法变成可重复流程
从需求输入、任务拆解、计划评审到工具执行与结果反馈，每个关键节点都被编排为标准化流程。人类专家保留决策权，智能体负责高频分析、跨工具调用和过程追踪。
06 / AGENT SYSTEM
智能体系统：从分析建议走向研发执行
智能体将知识、模型、Skills 与 Workflow 统一调度，围绕研发目标持续组织信息、调用工具、生成候选、跟踪实验并回收数据，使一次项目经验成为下一条管线的能力起点。
03AI 平台路线图
从 V0.1 到 V1.0，平台能力持续进化
2026 年下半年，三大平台模块与一篇 Nature 文章将共同构成 SciOS 的核心能力底座。
类别
平台模块
2026 Q3
2026 Q4
AI 平台
通用的蛋白药物优化平台多目标约束下的蛋白设计与优化引擎
V0.1
V1.0
AI 平台
大规模蛋白性质数据平台覆盖多维药物属性的标准化数据底座
V0.1
V1.0
AI 平台
可编程药物智能体从分析建议走向研发执行的智能体系统
V0.1
V1.0
03.5免疫虚拟细胞 · 平台
免疫虚拟细胞，已到来
基于 T 细胞活化、B 细胞分型与免疫突触形成的一线实验数据，构建可精准模拟细胞因子释放、免疫检查点调控与药物扰动的数字细胞系统。每一次预测都直接对应可验证的实验反馈。
T 细胞 · B 细胞
从 T 细胞活化、B 细胞亚型分型到免疫突触形成的真实实验数据出发，构建有生物学依据的数字孪生，而非纯计算推演。
细胞因子 · 药物干预
在细胞与分子尺度模拟细胞因子释放、受体结合与药物干预后的功能变化。靶点验证、候选评估、安全性预判，一个平台闭环完成。
越专注，越精准
专注免疫系统——肿瘤、自免、衰老与感染领域的治疗决策，直接从免疫特异性模型中获得更高精度。越专一的系统，越能稳定服务于越具体的药物判断。
三步演进
- 免疫智能体驱动研发流程，自动化候选设计与实验验证闭环。
- 免疫虚拟细胞细胞尺度预测药物扰动、信号响应与功能结果。
- 虚拟免疫系统多细胞协同，预测组织微环境中的协同治疗响应。
EARLY ACCESS
申请产品试用
基于真实免疫数据的精准扰动模拟，为药物决策提供可计算依据。提交邮箱，我们将在 48 小时内与您联系。
研发管线
从免疫智能体到可验证的管线
我们公开方向与阶段，以可核验的进展建立信任。每条管线都由 SciOS 平台驱动，从靶点发现到临床验证。
适应症
管线
靶点 / 机制
阶段
发现
PCC
IND
Ph1
肿瘤
ZYX-212
PD-1 × IL-2
IND-enabling
自免
ZYX-1001
IL-2
PCC
肿瘤
ZYX-313
头部药企（合作）
发现
肿瘤
ZYX-1011
头部药企（合作）
发现
肿瘤
ZYX-1012
头部药企（合作）
发现
肿瘤
ZYX-1013
PVRIG
发现
我们已与 5 家知名药企及多家全国著名三甲医院开展合作，以 AI 发现系统为底座，通过平台级合作与 NewCo 模式，持续批量孵化创新管线
03合作模式
从分子到药物，每一步都由 AI 闭环验证
管线联合研发
针对新靶点与新适应症，与药企及三甲医院联合推进管线，从发现到 IND 全程协同
AI 平台授权
以 SciOS 平台能力为底座，向合作伙伴输出 AI 发现系统，赋能其内部管线持续孵化
NewCo 模式孵化
以 AI 发现系统为核心资产，与资本联合成立新公司，面向特定疾病领域批量开发创新管线
05团队 · People
懂 AI，也懂药物如何走向世界。
智御星由 AI 科学家、生物与产业转化人才共同组成，围绕科学问题、工程系统和药物开发建立交叉协作。团队的价值不止于单点技术，而在于把研究、工程和产业推进放到同一个节奏里。
RESEARCH × ENGINEERING × TRANSLATION8,000+团队累计学术引用
FOUNDER · PROJECT LEAD中国科学院自动化研究所博士（师从谭铁牛院士，联合微软亚洲研究院培养），哈尔滨工业大学学士。现任北京中关村学院导师、中关村人工智能研究院副研究员。曾在阿里巴巴、字节跳动（负责药物研发核心项目）、深势科技担任研究科学家，长期聚焦分子建模、大规模预训练分子搜索与生成、天然产物代谢组学与科学智能体。
5,706Google Scholar 总引用
20+发表论文
MSRA联合微软亚研院培养
AI4S分子搜索·蛋白设计·智能体
REPRESENTATIVE WORK
- S-MolSearch: 3D semi-supervised contrastive learning for bioactive molecule search
- Graph contrastive learning with adaptive augmentation (1,800+ citations)
- Enhancing challenging target screening via multimodal protein-ligand contrastive learning
- Pyrrolidinium Fullerenes as YTHDF1 Inhibitors for Targeted Tumor Therapy
核心团队
AI SCIENCEAI 科学家 · 科学智能体
魏宝乐 Baole Wei
北京大学王选计算机研究所博士，北京中关村学院导师、中关村人工智能研究院研究员。聚焦 AI for Science、科学智能体与文档分析理解，任中国图象图形学学会文档图像分析与识别专委会委员。在 NeurIPS、AAAI、ICASSP、ICME 等顶会发表论文十余篇，代表作 ImmunoOncoAtlas（NeurIPS 2025 AI4S Workshop，与余峰合作）直指下一代肿瘤免疫图谱；另参与国家重点研发计划与国家自然科学基金面上项目，获国家发明专利 2 项。
BIOLOGY产业 / 生物 · 转化研发
徐光宇 Guangyu Xu
扬州大学兽医硕士，拥有 10 年以上抗体蛋白研发与临床前转化经验，长期聚焦肿瘤免疫大分子和细胞治疗。深度参与 KY0118、BYC001、CT041 等项目的研发与 IND 申报，连接候选发现、工艺开发和监管转化。
FUNDRAISING & PR融资与合作
周鹤鸣 Heming Zhou
中国农业大学学士、荷兰瓦赫宁根大学硕士，6年跨国工作经验，曾于中国、北美及欧洲多地主导团队管理与项目合作。曾任诺禾致源北美产品经理、艾昆纬 IQVIA 临床项目经理、北京中关村学院 AI 项目经理，主导默沙东、阿斯利康等药企重点研发项目的搭建；曾主导出海产品实现年营收同比增长 480%。
科学顾问
AI SCIENCEAI 科学家 · 生物基础模型
何亮 Liang He
中国科学技术大学计算机学士、博士，北京中关村学院导师。曾任微软亚洲研究院及微软科学智能研究院（Microsoft Research AI for Science）高级研究员 7 年，专注生物基础模型、蛋白质工程与计算生物学。以 Nature Machine Intelligence ×2、Nature Communications、ICLR 2026、NeurIPS、KDD、VLDB 等顶刊顶会发表多篇论文，含 ERNIE-RNA（RNA 语言模型）、FlexProtein、SFM-Protein 等蛋白质预训练代表作。主导研发强类型 RDF 引擎 Stylus，为微软 Bing、Xbox 全球线上产品提供实时服务，并任 Nature Machine Intelligence 审稿人。
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科学顾问 · 肿瘤与自免
胡博士 Dr. Hu
耶鲁大学医学院博士，曾任基因泰克（Genentech）高级研究员，拥有十年以上抗体及受体药物在肿瘤、自免与衰老领域的研发经验。参与推动 GPCR 受体药物在临床前阶段完成数亿美元级转让，并拥有临床 I 期及多个 IND 准备阶段项目经验。
06动态 · News
公开进展，持续记录
我们将以可核验的研究进展、平台里程碑和团队动态，逐步建立公开信息档案
05 JAN 2026PLATFORM
中关村两院发布 AI 肿瘤免疫药物自主设计平台
平台融合领域知识与生成式 AI，围绕药物设计目标发现、候选分子生成与临床前验证，形成完整技术链路
阅读来源 ↗CONTACT / 07
从一个科学问题开始
如果你正在寻找免疫药物发现、管线开发需求、联合研发、AI设计平台的使用，欢迎与我们交流。
招聘 HIRING
与我们一起，构建药物发现的未来
我们正在用人工智能重新定义免疫药物发现的边界。如果你相信科学与工程的极致结合能创造改变生命的分子——加入我们。
AI 研究科学家
构建下一代蛋白质语言模型与生成式分子设计系统。将前沿 AI 研究转化为可验证的药物分子。
免疫学科学家
从靶点发现到体内药效验证，以实验数据驱动 AI 模型进化。桥接计算预测与湿实验的真实世界。
计算化学家
将 AI 生成的候选分子推向可成药的现实。以物理化学洞察跨越从虚拟筛选到临床候选的最后一公里。
平台架构工程师
构建可编程的药物智能体平台，让科学家的工作流成为可扩展的系统能力。打造药物发现的操作系统。
我们不只是在填补岗位。我们在寻找共同改写药物发现范式的同行者。