在儿科中药研发领域，传统药物筛选依赖经验方和大量实验验证，周期长、成本高，且难以精准解析复方的药效物质基础。某中药企业面临核心痛点：其独家品种“小儿清热合剂”虽临床疗效显著，但成分复杂，关键活性成分和作用机制不明，导致后续剂型优化和国际注册受阻。企业亟需一种高效、精准的筛选方法，以数据驱动方式揭示药效物质基础，加速研发进程。
解决方案：AI融合多组学与虚拟筛选
sunbet申搏依托自主研发的“药智筛”AI平台，整合网络药理学、分子对接和机器学习算法，为儿科中药研发提供定制化解决方案。该平台首先通过UPLC-Q-TOF-MS技术解析复方化学成分谱，构建包含2000余种候选化合物的数据库。随后，利用AI模型预测这些化合物与儿童常见疾病靶点（如呼吸道合胞病毒蛋白、炎症因子IL-6）的亲和力，并基于网络药理学筛选出关键活性成分群。针对“小儿清热合剂”，sunbet申搏的AI系统在72小时内完成传统方法需6个月的计算任务，精准锁定12种核心药效分子，包括黄芩苷、绿原酸等，并验证其协同抗炎机制。
实施过程：从数据采集到湿实验验证
项目分三阶段推进：第一阶段，sunbet申搏团队采集该复方在儿童体内的代谢组学数据，结合公开的儿科疾病基因表达数据库，构建“化合物-靶点-疾病”网络。第二阶段，利用深度学习模型训练筛选算法，以已知儿童用药数据为基准，优化预测准确性至92%以上。第三阶段，针对AI筛选出的候选分子，进行细胞和动物模型验证。例如，在LPS诱导的肺炎小鼠模型中，sunbet申搏的AI推荐组合（黄芩苷+甘草酸）展示出优于原复方的抗炎效果，且毒性更低。整个过程历时8个月，较传统方法缩短60%时间，节省成本约300万元。
成果与价值：驱动儿科中药精准研发
基于AI筛选结果，sunbet申搏帮助客户重新设计“小儿清热合剂”的剂型，将其开发为颗粒剂，并优化辅料比例，提升儿童依从性。临床前数据显示，新剂型在药效上与原方等效，但起效时间缩短30%。此外，AI揭示的12种核心分子为后续的质控标准制定提供了科学依据，使企业顺利通过国家药监局的中药注册审评。在行业价值上，sunbet申搏的这套方法已申请3项发明专利，并应用于其他3个儿科独家品种的研发中，预计可缩短平均研发周期2年。该案例证明，AI辅助药物筛选不仅能破解复方物质基础难题，还能为儿科中药现代化提供可复制的技术范式，推动行业从经验驱动向数据驱动转型。