·专注于解决生物标志物鉴定、药物联用策略及适应症选择等研发关键问题

·借助PB级数据资源，挖掘临床试验中小样本量背后的数据价值

·基于自主研发的可解释神经网络模型，为申办方提供多维度的组学证据，得出可靠结论

生物标志物鉴定

基于组学数据挖掘，为申办方发现有价值的生物标志物，富集潜在受益人群，助力新药研发。

适应症选择

基于组学数据挖掘与分析，为创新药在临床试验中选择合适的适应症提供决策依据。

药物联用策略推荐

运用可解释的深度学习模型，推荐能够产生协同效应的药物联用方案。

耐药机制研究

基于多组学数据，深入解读药企创新药物耐药分子机制，并基于此，提出序贯用药方案，以实现患者长期获益。

药物靶点发现

鉴定可用于治疗特定疾病且具备重大转化价值的高成药性靶点，支持First-in-Class药物研发。