LaMol:智能化药物分子发现科研智能体

项目介绍

智能化药物分子发现科研智能体 LaMol 是一款面向小分子药物发现的科研智能体，融合自研AI算法与大语言模型，构建“预测—解释—行动”闭环，如AI科研搭档，让药物研发从“算得准”迈向“说得清、做得对

为什么想做这个项目？在硕士三年的研究中，我的方向聚焦于“AI for Medicine”，课题覆盖了活性预测、亲和力预测、分子生成、副作用分析等多个药物发现的核心子任务。这段经历不仅让我深入理解了科研论文背后的逻辑，也让我系统掌握了药物研发的完整流程，并持续关注产业界在AIDD（AI-Driven Drug Discovery）领域的最新布局与商业化路径。近两年，随着国产大模型的爆发，我意识到：将大模型强大的预训练知识与我积累的科研成果相结合，有望突破当前AI在药物发现中的应用边界。大语言模型虽不具备实验能力，但其在药理、化学、生物医学等领域的知识广度，已接近资深博士的垂直专业水平。如果能将这些知识无缝集成到药物发现的工作流中，将极大提升科研人员对模型输出结果的理解力与决策效率。更重要的是，我在科研过程中发现一个普遍问题：大量优秀的AI研究成果停留在GitHub代码仓库中，部署复杂、文档模糊、使用门槛高，往往忽略了真实用户——尤其是非计算机背景的药学研究者——的实际需求。这源于科研界长期“以技术为中心”的惯性思维，缺乏产品视角和用户共情。因此，我萌生了一个强烈的愿望：用产品思维做科研。我希望将自己三年的积累转化为一个真正可用、易用、好用的工具，让AI真正服务于一线科研工作者，推动产学研深度融合。而得益于我本科阶段打下的全栈开发基础，我也有信心从技术上实现这一愿景。

开发过程中最难的是什么？怎么解决的？最大的挑战不是技术实现，而是用户场景的精准定义。尽管我拥有扎实的AI for Medicine知识体系，但毕竟不是一线药理研究人员，对真实科研场景中的“痛点”和“痒点”缺乏切身体会。如果仅凭想象开发，很容易做出一个“看起来很美、用起来鸡肋”的产品——要么定位模糊，要么解决的不是真问题。为了解决这个问题，我主动联合河南大学药学院的本科生组建跨学科团队，并多次拜访药学院的资深教授，开展深度访谈与需求调研。通过反复沟通、场景还原和原型测试，我们逐步厘清了目标用户的核心诉求：降低AI使用门槛、提升结果可解释性、无缝嵌入现有科研流程。这一过程让我深刻意识到：科研成果转化的第一步，不是写代码，而是理解人。很多科研工作者在走向产业时屡屡碰壁，正是因为跳过了这一步，始终用“技术思维”代替“产品思维”。

有没有印象深刻的时刻？最让我激动的，是做出第一个可交互的原型版本的那一刻。当时我们只实现了最基础的“药物筛选”模块——用户上传靶点蛋白，选择筛选策略，点击几下鼠标，系统就能自动调用后端AI模型，返回候选分子及其关键性质。整个过程无需命令行、无需配置环境、无需理解算法细节。那一刻我真切感受到：集成化平台的力量。它把复杂的AI模型封装成“科研直觉”的延伸，让非技术背景的研究者也能轻松驾驭前沿技术。这种“降低门槛、放大价值”的体验，正是我做这个项目的初心。

这个项目对你意味着什么？这是我科研生涯中第一个真正从“想法”走向“产品”的项目。我见证了它从墨刀上的UI草图，到简陋的PoC（概念验证），再到具备完整交互逻辑的Demo，再到如今的功能与体验不断优化。每一步迭代，都是对“产学研如何真正结合”的探索。它不仅是我三年研究成果的载体，更是我科研价值观的体现：技术必须服务于人，科研必须回应真实世界的需求。这个项目不是终点，而是起点。它让我相信，未来的科研工作者，既要是技术的创造者，也要是产品的设计者、用户的共情者。这段经历所积累的跨学科协作能力、产品思维和工程落地经验，将为我博士阶段在生物信息学与AI for Science方向的深入探索打下坚实基础。

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