PostEra
機器學習加速藥物逆合成與設計
PostEra 是一套結合機器學習與化學專業知識的藥物設計平台，核心產品稱為 Manifold。它能在分子層面自動執行逆合成路徑規劃、分子結構生成與合成路線最佳化，協助化學家快速篩選出具備合成可行性的候選藥物。平台透過大量公開與私有的化學反應資料庫訓練模型，讓使用者只需輸入目標結構或藥效需求，即可得到多條合成路徑建議，並即時評估成本、產率與可行性，顯著縮短從概念到實驗驗證的週期。
解決什麼問題
傳統藥物研發在逆合成與分子設計階段常耗時數月甚至數年，且需要大量人工判斷與實驗驗證。Manifold 以機器學習自動化逆合成與分子生成，減少人為錯誤與冗餘實驗，讓化學家能更專注於創新藥效探索。平台同時提供合成規劃的成本與可行性評估，降低研發風險，提升資源使用效率。
適合誰、怎麼用
適用於製藥公司、學術研究團隊與生技新創，尤其是需要快速產出可合成候選分子的化學家與藥物設計師。使用者只要在平台上上傳目標分子或設定藥效條件，即可啟動 Manifold 的分子生成與逆合成模組，平台會回傳多條合成路徑與相關合成條件，使用者可依需求挑選最適方案，並直接匯出合成指令給實驗室執行。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話結合 AI 與化學的完整解決方案，讓藥物研發更快更精準。
— theai 編輯團隊
主要功能
- 逆合成規劃
- 分子生成
- 合成路徑最佳化
- 成本與產率評估
- 大規模資料庫支援
如何使用 PostEra
- 藥廠或研究團隊透過官網開通 PostEra 的 Manifold。
- 輸入目標分子結構或藥效需求。
- 讓機器學習自動規劃逆合成路徑。
- 取得多條合成路徑建議。
- 即時評估各路線的成本、產率與可行性。
- 挑出具合成可行性的候選藥物。
- 縮短從概念到實驗驗證的週期。
適用場景
- 新藥候選分子快速篩選
- 既有分子合成路徑重新規劃
- 學術藥物化學課題探索
PostEra 的優點與缺點
優點
- 大幅縮短研發週期
- 自動化降低人工錯誤
- 多條合成路徑提供彈性
缺點
- 需依賴高品質反應資料庫
- 初期學習曲線較陡
PostEra 常見問題
平台是否需要自行上傳反應資料？
大部分常見的化學反應已內建於平台資料庫，使用者可自行上傳自有資料以擴充模型。
產出的合成路徑是否已考慮實驗室設備限制？
系統會根據使用者提供的設備與試劑資訊，過濾不相容的路徑，提供符合實驗條件的方案。
是否支援多目標藥效的同時優化？
是的，Manifold 可同時考慮多個藥效指標與合成可行性，產出符合多重條件的分子。
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