通用人工智能(AGI)和人工超级智能(ASI)数十年来备受关注。随着大语言模型(LLMs)的快速发展，这些模型已能处理编程、科学解释、创意写作和多模态推理等复杂任务，"解决AI就能解决一切"成为推动行业投资和创新的核心理念。
回归到医药领域，英矽智能作为生成式AI药物发现先锋企业，把制药超级智能体定义(PSI，pharmaceutical superintelligence)为AI制药的下一阶段，一个可以完全独立自主智能平台，能够发现和设计完美的小分子或生物药物及相应生物标志物，针对任何疾病产生显著疾病缓解或治愈效果，甚至不需要进行任何的人体实验。
为实现这一宏远的目标，英矽智能持续升级Pharma.AI平台，整合前沿算法、优化数据源并通过真实世界的实际案例验证模型。公司将于
2025年12月10日美国东部时间上午10:00-11:00（北京时间12月10日晚上23:00-11日凌晨0:00）举办2025年Q4季度Pharma.AI更新发布会，通过互动演示和真实案例深入展示PandaOmics、Generative Biologics、Chemistry42和Science42: DORA等核心应用的重大更新。
携手英矽智能，开启制药创新新纪元https://insilico.zoom.us/webinar/register/5917635757230/WN_KBH6zTAJSeu96US3Ax5vjg#/registration
此次更新，聚焦在科学严谨度，企业用户安全性及交互体验的全面，同时对生物学与化学更深层、更具机制性的理解和突破，助力迈向制药超级智能体。
关键平台亮点包括：
- 大分子药物工程平台Generative Biologics： 提供更清晰、更准确、更加贴近真实世界的binder评估。
- 小分子设计和优化平台Chemistry42 / Nach01： 打造完整的“端到端”化学创新闭环；即将上线的功能包括用于多场景化学空间探索的MolSpace与化学专利分析引擎的PACE。
- 靶点和生物标志物发现引擎PandaOmics：推出面向靶点与生物标志物发现的功能扩展，引入行业领先、更加严谨的分析方法，促进跨项目的高效协作。同时，提供更为安全的解决方案，全面保障企业数据隐私。
- AI驱动的科研文档撰写助手Dora: 与实力强大的合作伙伴共同开发，支持开源代码准备与分析工作流。
- AI GYM：大幅增强任意因果型或前沿型大语言模型的生物化学智能，在关键药物发现评测中实现最高达10倍的性能提升。
英矽智能创始人兼首席执行官
Alex Zhavoronkov博士表示：“Pharma.AI 的每一次升级，都是我们构建真正端到端生物与化学智能创新闭环使命中的关键一步。作为业内首家为通用大语言模型引入 AI GYM 的公司，我们在 Chemistry 42 中交付了技术领先的模块，并对 PandaOmics、Generative Biologics 和 DORA 进行了迭代优化，为合作伙伴提供了卓越的能力去驾驭复杂的生物与化学数据，更早降低项目风险，并最终加速整个药物发现流程。”
即刻报名参与英矽智能Pharma.AI网络研讨会（Q4冬季特别版），
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2016年，英矽智能全球首次在同行评审期刊上阐述了使用生成式人工智能设计新型分子的概念，为涵盖生成生物学、化学和临床医学、科学等领域的商业化Pharma.AI 平台奠定了基础。自2021年以来，英矽智能在自有人工智能平台Pharma.AI的支持下，建立了超过30条丰富的自研管线组合，并从中提名了
22款研发候选化合物 / 临床前候选项目（DC/PCC），其中10款化合物获得临床试验许可。此外，公司进度领先的两条药物管线已经完成多项人体临床试验，并获得积极结果。
通过整合先进的AI和自动化技术，英矽智能在实际应用案例中展现出效率提升，为AI驱动的药物研发树立了标杆。与传统药物研发通常需要2.5-4年的时间周期相比，英矽智能在2021至2024年间的自研项目，从立项到提名临床前候选药物（PCC）的平均耗时为12-18个月之间，每个项目仅需合成和测试约60-200 个分子。
关于英矽智能
英矽智能是一家由生成式人工智能驱动的全球先锋生物科技公司，利用其专有的 Pharma.AI 平台和先进的自动化实验室，加速药物发现并推动生命科学领域的创新。通过整合人工智能和自动化技术，英矽智能正在为纤维化、肿瘤学、免疫学、疼痛、肥胖和代谢紊乱等未满足的疾病领域提供创新药物解决方案。英矽智能由人工智能驱动发现的产品管线中，已有10个分子获得临床试验许可，其中进展最为领先的Rentosertib（原名ISM001-055）是一种潜在全球首创用于治疗特发性肺纤维化的候选药物，已完成2a期临床研究并获得令人鼓舞的积极结果。此外，英矽智能还在探索前沿领域，包括老龄化研究、可持续化学和农业创新方面的突破。更多信息，请访问网站www.insilico.com
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