我们正在见证巨大的医学进步，这些进步改变了我们治疗和治愈患者的能力。药物发现过程变得越来越困难、昂贵，许多患者仍未从有效疗法中受益。这与药物研发临床阶段的高失败率有很大的关联。

虽然以前在药物研究中人工智能的使用微不足道（由于学习所需的生物数据的局限性），但细胞生物学和生物工程的进步使得大规模生产生物数据成为可能。近年来，人工智能的进步使我们可以解决之前无法解决的很多问题。

基于这一理论基础，SYNSIGHT 一直致力于利用现代生物学的工具来生成高质量数据集，而不是依赖现有但不可靠的数据。

我们的工作基于表型筛选，从细胞成像中生成数据，然后通过生成模型进行分析和优化，以开发新的原创药物分子。这种对候选药物的有效性、毒性和理化特性的预测能力，使得从药物发现的上游阶段预测候选药物的“成药性”成为可能