公司简介 · 量子药物工厂
易未来(国际)智能健康科技有限公司,是一家总部位于中国香港、扎根粤港澳大湾区的量子药物研发驱动型科技企业。我们并非传统意义上的健康产品公司,而是定位为面向全球药企与科研机构的新一代药物发现引擎与量子药物工厂。
我们的核心业务,是依托自主研发的QISD自适应量子靶点精修体系,为全球创新药研发提供从“不可成药靶点解锁”到“First-in-class小分子药物理性设计”,再到“功能蛋白量子级重构改造”的端到端、全链条解决方案。我们交付的不是数据报告,而是具备明确临床前价值的候选药物实体与分子设计蓝本。
核心业务包括自主研发的 QISD 自适应量子靶点精修体系,提供从"不可成药"靶点精修到 First-in-class 小分子药物的整体交付;同时开展基于量子改造的功能蛋白优化与中药复方的循证智造。
我们交付的不是数据或报告,而是以深刻生物学洞见为锚点的候选实体与分子设计解决方案。

90%+
靶点覆盖率
60%
研发周期缩短
55%
命中率提升
以量子科技 重塑健康未来
从第一性原理出发,推动人类医疗健康进入精准、高效、低成本的量子药物时代
企业使命
重构全球药物研发的底层范式,以量子科技之力,系统性解决“不可成药”难题,让复杂疾病的药物研发变得可计算、可设计、可预见。
企业愿景
成为全球领先的量子药物智造中心,搭建开放协作的量子药物研发公共平台,推动人类健康事业进入精准、高效、低成本的“量子药物时代”。
三大 底层信仰
回归物理与化学本质,从最基本的第一性原理出发,重新审视药物研发的底层逻辑
第一性原理
回归物理与化学的本质,从最基本的量子力学方程出发,而非依赖经验公式或黑箱模型。
创新至上
鼓励颠覆性思维,支持高风险高回报的探索性研究,在无人区开辟新路径。
务实落地
坚持理论与实践相结合,以解决实际生物学问题为导向,追求可验证、可转化的科研成果。
全栈 硬核交叉学科
成员来自量子物理、计算化学、结构生物学与 AI 工程领域,所有核心算法均为自主研发

薄华本 博士
中药产品开发与培育专业委员会委员
致力于通过科学研究和教学工作,推动中药现代化和功能食品的发展,为人类健康事业做出贡献。

王金全 博士
硕士研究生导师
国家自然科学基金、省市级各类科技项目评审专家、中国毒理学会中药与天然药物专业委员会委员。

陈启助 博士
中山大学生物技术专业,科研聚焦经典中药方剂作用机制
擅长动物模型构建、多组学检测、肠道菌群测序分析、实验数据核验与论文修订

铁德福 中药学博士
初级药师证
系统解析该方抗抑郁药效物质与作用机制;熟练掌握动物、细胞、分子生物学实验技术,精通R语言生信数据分析

杜瑞蓝 硕士
羊城工匠杯技术转移竞赛优秀奖
具备扎实的临床试验监查、临床研究质控、科研项目管理、技术成果转化与跨机构统筹协调能力。

陈丹 硕士
互联网+、挑战杯、攀登计划等创新创业赛事取得优异成绩
掌握各类免疫细胞培养、分子生物学检测、动物模型构建、免疫学检测及R语言生信分析等实验与数据分析技术
三重第一性原理 · 自适应闭环
QISD 体系彻底摒弃经验拟合,无开源代码依赖,无实验数据训练偏见,从物理本源出发构建自主可控的技术体系
量子物理基础
从薛定谔方程出发,精确描述电子行为,不依赖赝势近似,完整处理所有电子相互作用。
全电子波函数量子化学基础
运用全电子 DFT 方法,精确量化范德华力、氢键等弱相互作用,建立准确的生物大分子能量模型。
全电子 DFT量子生物学与统计力学
结合自由能景观理论,预测蛋白动态构象分布,超越单一静态结构的局限。
自由能景观自适应闭环运行架构
输入 AF2 静态结构 → 量子精修 + 动态采样 → 输出量子精修靶点,形成完整的迭代优化闭环。
自适应迭代四大 量子智药板块
全面覆盖从 FIC 原创小分子药物、功能蛋白改造、经典中药单方到复方,中医现代化四大产业板块

FIC 创新小分子药物
First-in-class Drug Discovery
针对全新靶点,从量子层面设计具有首创性的候选药物分子,实现真正的源头创新。
生物活性提升 40%+
功能蛋白量子改造
Protein Quantum Engineering
运用量子生物学原理对现有蛋白药物进行精准修饰,提升稳定性、降低免疫原性。
稳定性提升 2-5 倍
中药复方现代化
TCM Modernization
将传统中药复方与现代系统生物学结合,用科学语言诠释千年智慧。
有效成分鉴定≥90%
中药单方优化升级
Single Herb Optimization
针对经典单方,通过量子计算优化提取工艺与配方比例,最大化保留活性成分。
活性成分提升 25%QISD 量子智药 vs AlphaFold 传统 AI
从经典力学到量子力学的第一性原理,六大核心维度全面超越
| 对比维度 | AlphaFold / 传统 AI | QISD 量子精修体系 |
|---|---|---|
| 底层模型 | 数据拟合 + 统计学习 | 量子力学第一性原理 |
| 蛋白表征 | 氨基酸序列 + 经验势场 | 全电子波函数 |
| 构象输出 | 单一静态结构 | 动态构象集合(≥10 个) |
| 靶点覆盖 | ~50%(难处理 IDP) | ≥90%(含 IDP) |
| 可解释性 | 黑箱模型 | 完全可追溯物理根源 |
| 药物开发效率 | ~5% | ≥15% |

