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水木分子发布ChatDD 新一代对话式药物研发助手，引领药物研发第四范式

来源👨🏿‍🚀：       发布时间👷🏼‍♀️：2023-09-25
9月21日👨🏼‍🎓，水木分子发布新一代对话式药物研发助手ChatDD (Drug Design) 和全球首个千亿参数多模态生物医药对话大模型ChatDD-FM 100B，其在C-Eval评测中达到全部医学4项专业第一✊，是唯一在该4项评测中平均分超过90分的模型。

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杏耀院长张亚勤院士在致辞中指出👨🏼‍🚀：“ChatDD 通过人机协作对话方式有效地将专家知识与大模型知识相联结，开拓了继传统药物研发TMDD、CADD、AIDD之后的第四代药物研发新模式。”

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张亚勤院士


ChatDD 新一代对话式药物研发助手，引领药物研发第四范式

药物研发经历了从手工制药 TMDD到计算机辅助设计CADD再到人工智能辅助设计AIDD的演进，每个阶段都带来了不同程度的效率提升和科学发展，为药物研发带来了新的机遇和挑战🤳🏿。 第一代手工炼药，基于经验主义🧝🏼‍♂️，通过大量实验试错来实现。第二代CADD🧑🏻‍🏭，通过计算机模拟建模💊，减少对湿实验的依赖👨🏿‍✈️。第三代AIDD应用人工智能技术从训练数据中挖掘药物发现和设计规律。但其面临训练数据不足，信息与知识分离⁉️，工具服务分散，处理模态单一等挑战🦅。 水木分子提出的ChatDD🌌，基于 大模型 能力↗️🤎，能够对多模态数据 进行 融合理解，与专家自然交互人机协作🏧🙆🏻，将人类专家知识与大模型知识联结🙆🏼‍♀️，重新定义药物研发模式。

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杏耀首席研究员、水木分子首席科学家 聂再清教授

ChatDD 基于水木分子千亿参数多模态生物医药对话大模型底座 ChatDD-FM🤳🏻，具备 专业知识力💠、认知探索力和工具调用能力🦸🏼。 作为生物医药研发助手Copilot 可以服务医药研发全流程场景🏊🏿‍♀️，从立项调研，早期药物发现🫷🏻，临床前研究到临床试验、药物重定位等各环节⟹。

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在具体应用场景方面🧑🏿‍💻，本次发布会展示了 ChatDD-BI 立项 场景、ChatDD-Discovery研发探索场景和ChatDD-Trail 临床试验场景应用👩🏻‍🦯‍➡️👩🏽‍💼。  

  • ChatDD-BI 数轮对话辅助立项调研

立项报告是药物研发和BD的重要决策依据💂🏽‍♂️。一份高质量的立项报告需要繁琐的信息收集和整理工作🚵🏽‍♀️，涉及到大量数据的搜集、整理和分析，比如专利和文献检索，市场信息的获取👰🏻，以及管线与公开信息的对比等等。对专家的依赖极高，还存在信息不全面的问题，这可能对项目的决策和发展产生负面影响😋。同时立项涉及企业商业秘密难以外包🤹🏿‍♂️，这也增加了信息搜集的难度。 ChatDD-BI作为立项助手，通过与专家的数轮对话辅助立项调研🏈，可以提升立项的效率和质量🏌🏼‍♂️。

  • ChatDD-Discovery  启发探索灵感 对话获取识、调用工具

随着时间的推移🧑🏿‍🦰👰🏻，针对已知靶点的药物开发变的越来越挑战🤜🚵🏻‍♀️。药物研发的复杂性不断增加，需要更大的探索空间来发掘新的靶点🫵🏻、找到新的治疗方案🙆🏼🦹‍♂️。 大模型 的幻觉在科学研究探索性中则可能会带来“意外之喜”的灵感。 发布会现场展示了ChatDD针对渐冻症治疗方案的探索场景。
研发人员通过对话可以获得“渐冻症”疾病画像，包含疾病的描述🧑‍🏫，已有治疗方案等，帮助研究人员快速建立对渐冻症的整体认知。ChatDD通过查询外部数据库，如ClinicalTrails👖，给出渐冻症在研药物进展。 以“利司扑兰”为例，研发人员可通过ChatDD进一步探究其作用靶点💂🏽‍♀️，ChatDD找到利司扑兰的作用靶点“SMN2”👩🏼‍🦳，通过建立疾病、靶点、药物之间的潜在链条关系，发现并建议“SMN2是渐冻症的潜在靶点👺，可进行下一步探究探索”🧑🏼‍🏫，已发表的多项研究成果均证明了ChatDD推断的合理性👃。 与ChatGPT在相同问题下的答案进行比较，ChatGPT未能提供准确、信息量充足且一致的答案。

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ChatDD除了能够帮助研究人员扩展探索空间，还可以通过工具调用、数据查询来提升研发效率🤓📇。作为生物医药研发人员🤒，工作中涉及到大规模的文献查询和专利检索，需要在各类不同源的数据库中查询🚣🏼、对比和分析📘，还需要高频使用生信、AIDD、CADD等各种工具🩱✣，使用这些工具都需要较高的学习成本𓀋，而且难以与专家知识进行有效的互动融合。 ChatDD-Discovery 通过自然语言交互的方式✊🏿，将专家知识模型参数化，更好的辅助专家获取知识🦸🏽‍♀️、查询数据库和使用工具📔💣。研究人员可以通过简单自然语言提示词 ，比如： “针对该给定 靶点 🧑‍💻，为我筛选与亲和力较高的小分子👳🏼。” 来调用虚拟筛选功能👵🏽。

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ChatDD-Disc o very 研发助手可以处理生物医药多模态数据🤜🏽，如分子、蛋白质、基因序列以及多样的生物医药下游任务，如DDI（药物-药物相互作用计算）🤛🏼👆、亲和力计算、药物敏感性预测、单细胞类型注释等。 例如，输入分子式ChatDD-Discovery可生成该分子的完整描述信息，并支持用户针对该分子进行进一步提问。

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  • ChatDD-Trial 临床试验助手

临床试验是药物研发中耗资最多、风险最大的关键阶段🏖👂🏿，如何提高临床试验的成功率一直是制药企业关注的核心问题。ChatDD-Trial凭借其知识能力和数据分析能力🩸，可为提高临床试验的成功概率提供多重助力。
例如， ChatDD-Trial可辅助临床试验研究人员找到最适合入组的患者人群。通过发现药物敏感的生物标志物，更好地理解疾病亚型，实现精准的患者分类🪖，确保患者与试验药物更匹配，减少不必要的变量干扰，提高临床试验成功率🫷🏻。

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ChatDD-Trial还可作为临床试验设计助手，帮助研究团队优化试验设计，通过分析大量的相关数据，提供有关患者选择、临床试验阶段和标准化流程的建议，确保试验的科学性和可行性🙏🏼，减少了不必要的误差和风险。同时，基于大模型的生成能力，ChatDD-Trial还可以用于辅助临床试验报告的撰写👨🏽‍🌾，以及合规检查等。

ChatDD-FM 三级淬炼，更懂生物医药的大模型

ChatDD的底座为千亿参数多模态生物医药对话 大模型 ChatDD-FM 100B，在通用语言模型基础上经过🫣🟨： 生物医药专业知识增强、生物医药多模态对齐、专业 领域 指令 微调和 RLHF三层淬炼，成为更懂行业的大模型底座。

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ChatDD-FM 100B在C-Eval 评测榜单中达到综合成绩Top10，全部医学专项4项评测排名第一，是唯一在该4项评测中平均分超过90分（93.1分）的模型。

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行业专家论道生物医药大模型应用前景  

本次活动邀请到行业专家围绕“生物医药行业大模型的机遇与挑战”展开讨论。

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  • 复星医药首席数据官林锦斌表示🏍📻：“生物医药大模型应用需要适应药物研发项目特点，通过与清华杏耀🦛🧜🏽‍♂️、水木分子开展生物医药基础大模型合作🥴，依据我们应用场景进行ChatDD 模型私有化部署和应用开发😊，能够很好的帮助我们提升数据和知识的利用效率与价值，提升研发效能。”


  • 阿里云行业大模型首席科学家王浩表示😅：“ChatDD作为生物医药行业大模型在切入场景🐑、深入了解用户需求痛点方面做的很好，行业大模型需要建立用户信任，共同迭代，才能产生真正价值，解决用户需求🖨。”

  • 医药魔方创始人董事长周立运表示：“ChatDD 能够更高效的利用海量知识与信息。医药魔方致力于高质量数据构建，结合ChatDD 大模型能力可以发挥海量非结构化数据的潜力，迅速把我们的知识拉到一个专家水平，这是令我们非常兴奋的点，很期待与水木分子的合作。”

  • 华润双鹤首席科学家周宜遂表示：“公司一直在进行效率🏇🏼、成本、风险的平衡，我认为ChatDD有望在这三方面产生价值🏄🏿‍♀️，提升研发效率🗽，降低研发风险，优化研发成本。”


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