英国生物科技公司
伦敦，英国一家处于 A 轮阶段、正在推进先导抗体研发的英国生物科技公司。
合作内容
将 AI 抗体工程能力融入研发流程：从序列挖掘出发，结合 cryo-EM 结构信息，由 AI 设计候选分子，再将湿实验验证结果反馈至模型。
成果
每轮抗体优化所需时间从约 3 个月缩短至约 3 周，多个项目均保持了这一效率。
约 3 个月 → 约 3 周
客户
服务于长三角、香港与英国的研发团队
为药企、生物科技公司和临床研究团队提供 AI 研发支持，将设计与验证能力融入现有研发流程，以具体成果体现合作价值。
产业合作
与生物科技、制药及企业 AI 基础设施伙伴合作
将 AI 研发能力融入合作方的项目，合作网络覆盖长三角、香港与英国。
亚太药企 · 新型分子形式
香港一家位于香港、研发环肽及受限结合剂等新型分子形式药物的药企合作伙伴。
合作内容
部署闭环研发平台，整合生成式设计、多阶段评分与湿实验反馈。
成果
多阶段付费合作正在推进，完成了闭环平台在新型分子形式研发中的首次商业部署。
首次商业部署
企业 AI 基础设施
香港 · 大湾区一家正在拓展生物医药业务的香港企业 AI 基础设施合作伙伴。
合作内容
共同制定平台集成部署方案，将 abYcloud 的智能决策能力接入合作方的本地 GPU 与 IoT 基础设施。
成果
双方已确定联合试点范围，并明确 4 个并行推进的方向。
4 个并行方向
“过去一轮抗体优化需要三个月，现在我们的团队约三周即可完成。这改变了湿实验的排期方式，无需再将所有任务集中到下个季度。”
临床与转化合作
临床研究与转化研究合作伙伴
基于患者数据，自动生成供临床研究团队评估的治疗方案清单。
临床转化研究
香港 · 大学附属医院与一家香港主要大学附属医院（ESMO 指定癌症中心）的临床研究合作。
合作内容
通过智能体驱动的 SaaS 流程，将患者 RNA-seq 数据转化为供临床研究人员评估的治疗方案清单。
成果
从 RNA-seq 数据到治疗方案清单，人工流程原需约 4 至 6 周，自动化后缩短至数小时至 1 周。
约 4 至 6 周 → 数小时至 1 周
“如果整个 RNA-seq 流程能够自动完成，将时间缩短至数小时、最多一周，会显著改善我们的研究效率，让团队更专注于科学问题本身，减少技术流程上的投入。”