AiPLEX 是一支 AI 專家團隊
Future AI 以蜂巢式群體智慧，讓多個專精的 AI agent 分工協作、集體決策，把安全性從選藥的第一步就納入判斷。
Future AI Robot 由 AiPLEX 與 AiTOX 兩大平台構成，讓療效與安全性的判斷從研發最前端就同步進行——具備快速進入臨床與對外授權合作的條件。
01
藥物與疾病配對
AiPLEX 選藥引擎
結合藥理學評估、藥物劑型評估及專利與臨床需求,將藥物與適應症精準配對,適用於多種適應症。
藥理學 · 劑型評估 · 專利/臨床
02
安全性與毒理預測
AiTOX 毒理預測
提供安全性與 ADMET 評估,目標打造無需動物試驗的毒理預測能力,在研發前段即早排除高風險候選。
ADMET · DDI · 安全性
03
候選方案優化
兩平台協作
AiPLEX 與 AiTOX 協作,系統性篩選並排名候選方案,並完成製程開發與體內體外驗證。
候選方案 · 系統評估 · 篩選排名
04
失智症先導應用
現階段主攻
已成功篩選出具提升血腦障壁穿透性並促進神經修復之候選方案,並同步推進專利布局與以毒理為導向的臨床前驗證策略。
BBB 穿透 · 神經修復 · 失智症
兩大平台
以領域模型、多智能體推理與實驗閉環，建立可解釋的藥物研發決策平台
技術能力
領域模型微調（SFT／CPT）
以生醫語料預訓練與微調，使模型理解疾病機制、劑型可行性與研究背景。
多智能體協作推理
研究假說交由跨領域 Agent 分工分析、交叉質疑與整合判斷。
假說議會循環
依循「假說→議會審議→彙整→修正」循環，持續提升推理可信度。
檢索增強生成（RAG）
即時檢索文獻與內部知識，輸出連結可追溯證據，降低幻覺與資訊過時。
AI 驅動實驗設計（AI-DoE）
依候選假說規劃高資訊量實驗，數據回饋下一輪分析。
效益
從 AI 推理走向可驗證的研發閉環
更可靠的假說
多領域 Agent 交叉驗證，降低單一觀點偏差。
更高效率的實驗
優先選擇高資訊價值條件，以更少試驗收斂候選。
持續進化的系統
分析與實驗回饋模型，形成預測—驗證—學習循環。
平台邊界
AiPLEX 聚焦研發前端的資訊整合與候選排序，不取代實驗、毒理、臨床、CMC 或法規工作。
以毒理認知為核心，建立可解釋的人體安全預測平台
技術能力
毒理導向的領域模型微調
使模型具備接近毒理學家的證據判讀與風險推理能力，而非泛用藥物知識。
毒理知識檢索增強（Graph-RAG）
整合毒理知識圖譜與大量科學文獻，風險判斷可追溯至證據來源。
跨層級毒性建模
AI Cell、Mouse、Human 三條管線分析細胞、動物與人體反應，整合毒性判斷。
自有 PK／PBPK 模型
模擬藥物暴露、器官分布與代謝，提升體外與動物數據推估人體反應的準確度。
AI 輔助實驗設計（AI-DoE）
依毒性假說設計驗證實驗，經 Wet Lab 驗證後回饋模型。
效益
從選藥初期納入毒理判斷，安全預測更早、更接近人體
更早排除風險
篩選第一步即納入毒理證據，及早辨識器官毒性與代謝風險。
減少不必要實驗
AI 建模縮小驗證範圍，降低對細胞與動物實驗的依賴。
提升轉譯準確度
結合三層級模型與 PK／PBPK 模擬，提升人體反應可信度。
平台邊界
AiTOX 的預測結果用於輔助決策，不取代法規要求的正式毒理試驗。