一个候选化合物是否具有开发潜力？哪些证据能够支撑判断，哪些风险仍需实验验证？这些问题贯穿药物研发的早期研究过程，也影响着后续实验方向与资源投入。如今，用户可以通过WorkBuddy便捷地使用中科闻歌旗下ScienceOra的专业科研能力，围绕目标化合物开展分析、梳理证据并探索验证方案，为科研决策提供参考。在WorkBuddy「发现应用」中搜索ScienceOra，即可通过ScienceOra Buddy应用调用相应科研智能体。
药物研发需要多学科知识与可靠证据的共同支撑。面向小分子药物研发，ScienceOra支持结构互转与分子描述符计算、ADMET（吸收、分布、代谢、排泄与毒性）及药代动力学预测、已知生物活性与毒性数据查询，以及天然产物与代谢组数据挖掘。研究者可在WorkBuddy中调用“药物成药性研判科学家”智能体，通过连续提问，逐步推进分析。
从评估潜力到梳理证据
在WorkBuddy中，ScienceOra Buddy应用把这些专业科研能力带到具体任务中。面对一个候选化合物，研究者可以直接调用相应科研智能体，展开成药性分析与研判。
研究者首先可以提交目标化合物信息，要求智能体评估其成药性与毒性。ScienceOra围绕多个关键维度展开分析，形成初步研判报告，帮助研究者建立评估框架。
从评估潜力到梳理证据
研究者首先可以提交目标化合物信息，要求智能体评估其成药性与毒性。ScienceOra围绕多个关键维度展开分析，形成初步研判报告，帮助研究者建立评估框架。
在此基础上，研究者可以进一步追问：“请分析它的ADMET特征，查询已有的生物活性与毒性数据，说明哪些指标支持判断，哪些信息仍然缺失。”
这一过程将初步判断与具体证据联系起来，帮助研究者梳理已有信息与证据缺口，为后续验证明确方向。
从风险分析到实验方案
完成初步分析后，研究者还可要求智能体梳理优先验证的风险点，并提出后续实验方案、关键评价指标和数据分析思路。
从“这个分子怎么样”，到“为什么这样判断”，再到“下一步该验证什么”，ScienceOra将信息查询、证据分析与方案探索衔接起来，辅助研究者推进具体科研任务。相关分析与建议可作为研究参考，化合物的实际表现仍需通过实验验证。
通过ScienceOra Buddy，研究者可以在WorkBuddy中便捷调用这些专业能力。AI在科研中的应用，也由资料获取与内容生成，进一步延伸至证据研判和实验规划，为药物研发中的具体决策提供支持。
目前，用户可在WorkBuddy「发现应用」中搜索ScienceOra，便捷调用专业科研智能体；如需使用更多科研功能，也可前往ScienceOra官网注册，进一步探索科研AI的应用。
来源：周口网 编
（文章来源：中国经济新闻网）
