在儿科中药研发领域，活性成分的发现一直是核心瓶颈。传统方法依赖大量实验筛选，周期长、成本高，且难以精准匹配儿童生理特点。manbet药业深耕儿科用药十余年，深刻理解这一痛点：研发团队曾耗时18个月仅完成单一复方的初步筛选，而患儿基数大、用药需求急迫，市场对安全有效的儿科中药新药呼声日益高涨。为此，manbet联合AI药物筛选平台，打造了一套专属的活性成分发现解决方案，旨在重塑研发流程，缩短周期并提高命中率。
客户痛点与需求：传统筛选的三大困境
儿科中药复方成分复杂，活性成分发现面临三大难题：一是靶点不明确，传统经验方缺乏系统化机制解析；二是儿童代谢差异大，常规成人数据无法直接套用；三是筛选效率低，单个项目平均需要2-3年。manbet在调研中发现，超过80%的儿科中药企业因研发周期过长而放弃部分潜力品种。基于此，客户的核心需求是：借助AI技术实现活性成分的快速预测与验证，将发现周期缩短50%以上，并提升精准度。
解决方案：AI辅助的活性成分发现系统
manbet整合了分子对接、机器学习与网络药理学技术，构建了“AI-儿科中药活性成分发现系统”。该系统首先基于manbet独家品种‘小儿消食口服液’的临床数据，训练出针对儿童胃肠道的靶点预测模型。然后，通过高通量虚拟筛选，从120余个药品批文中的复方成分库中，快速识别出具有抗炎、调节菌群活性的候选分子。最后，结合体外实验验证，形成闭环优化。该系统将传统筛选流程从‘试错’转变为‘精准预测’，显著提升了研发成功率。
实施过程：从数据清洗到临床前验证
实施分三个阶段进行。第一阶段，manbet研发团队与AI算法工程师协作，清洗了公司积累的10万条中药成分数据，并标注儿童用药相关靶点信息。第二阶段，利用深度学习模型对50个儿科常用复方进行虚拟筛选，在3周内锁定了12个高潜力活性成分，包括黄芩苷、甘草酸等。第三阶段，在manbet实验室中，对这些成分进行细胞与动物模型验证，结果显示8个成分的活性符合预期，验证成功率高达67%，远超行业平均的20%。整个实施周期仅4个月，对比传统方法节省了70%的时间。
成果与价值：效率提升与商业转化双赢
通过AI辅助系统，manbet实现了儿科中药活性成分发现效率提升300%，单个项目成本降低45%。具体成果包括：成功发现3个针对儿童过敏性咳嗽的潜在活性分子，并已申请专利；独家品种‘小儿消食口服液’的活性成分数据库得到完善，为后续改良型新药研发奠定基础。更重要的是，这套方案可复制到其他儿科疾病领域，如功能性消化不良、呼吸道感染等。manbet计划在2026年前，将该系统应用于至少10个新药管线，预期将儿科新药研发周期从5年缩短至3年，有效缓解儿童用药短缺问题，同时巩固公司在儿科中药领域的领先地位。