重新审视研发：BullFrog AI白皮书概述更智能的药物开发新蓝图

从目标发现到试验优化，bfLEAP™ 使生物制药团队能够更有信心地预测治疗成功

在价值超过 2000 亿美元、充斥着黑盒 AI 的市场中，BullFrog AI 的 bfLEAP™ 实现了其他公司无法实现的功能：基于生物学基础、成分感知的分析，可指导更明智的治疗决策

马里兰州盖瑟斯堡，2025 年 7 月 22 日（GLOBE NEWSWIRE）—— BullFrog AI Holdings, Inc. （纳斯达克股票代码：BFRG；BFRGW）（“BullFrog AI”或“公司”），一家利用人工智能（“AI”）和机器学习来成功开发药品和生物制剂的技术型药物开发公司，今天宣布发布一份题为“药物研发为何失败以及 AI 如何改变现状”的新白皮书。

该出版物对传统的生物制药研发方法（其中近90%的候选药物仍在临床试验中失败）提出了有力的批判，并概述了一个旨在扭转这一趋势的前瞻性、生物原生的AI框架。这一新蓝图的核心是bfLEAP™，这是BullFrog AI的专有平台，专为解决治疗开发的复杂性、维度和生物学细微差别而设计。

BullFrog AI 创始人兼首席执行官 Vin Singh 表示：“如今，太多的药物研发都由黑箱算法和直觉驱动。我们的白皮书指出，现在是时候重新思考行业研发的方式了。我们需要专为生物学打造、以因果关系为基础、结论透明的人工智能。这正是 bfLEAP™ 所追求的。”

涵盖药物开发生命周期的平台

与那些难以处理“短而宽”数据集、成分变量和生物非线性的通用AI模型不同，bfLEAP™专为解码生物医学复杂性而设计。该平台基于约翰·霍普金斯大学应用物理实验室的技术，能够在药物研发流程的每个阶段提供切实可行的洞察：

• 早期发现：根据分子数据识别具有高机械潜力的目标
• 在临床前和 I 期试验中：检测最有可能对治疗产生反应的亚群
• 在后期试验和上市后：根据基因和行为变量对患者进行分层，优化终点设计，并揭示试验数据中隐藏的成功模式
  

这些功能由因果人工智能 (CA)、组合建模以及处理稀疏高维数据的专有技术提供支持。至关重要的是，bfLEAP™ 应用了组合感知转换技术，纠正了当前许多 AI 系统在分析基因表达、微生物组或其他比例数据集时出现的误导性模式。

“大多数人工智能在生物学领域失败，是因为它们从来就不是为生物学设计的，”BullFrog AI 人工智能/机器学习副总监、该论文撰稿人 Juan Felipe Beltrán 博士说道。“当样本成分发生变化时，会引入传统模型无法处理的噪声。bfLEAP™ 则不同。我们从零开始构建它，是为了在复杂、混乱的生物医学数据中检测真实信号。”

快速增长的市场中的战略差异化

预计到2034年，人工智能在药物研发领域的应用规模将超过350亿美元。BullFrog AI 将 bfLEAP™ 定位为一款突破性的创新解决方案，超越自动化，提供科学的清晰度。该平台现已成为 BullFrog 更广泛的数据网络™ 解决方案库的核心引擎，该库包含最近推出的 bfPREP™ 等模块，旨在实现数据准备自动化，为 AI 做好准备。

随着生物制药公司寻求降低失败率并加快开发周期，BullFrog AI 以测量为中心、可解释的方法脱颖而出，与传统 AI 供应商脱颖而出。该公司并非对通用工具进行改造，而是提供领域原生分析，从而提高治疗成功率，同时保持透明度、可解释性和科学严谨性。

下载白皮书

白皮书全文《药物研发为何失败以及人工智能如何改变现状》现已发布：https: //bullfrogai.com/resources/why-drug-discovery-fails-and-how-ai-is-changing-the-equation/

关于 BullFrog AI

BullFrog AI 利用人工智能和机器学习来推进药物研发。通过与领先的研究机构合作，BullFrog AI 将因果人工智能 (Casual AI) 与其专有的 bfLEAP™ 平台相结合，分析复杂的生物数据，旨在简化疗法研发流程并降低临床试验的失败率。

如需了解更多信息，请访问 BullFrog AI： https://bullfrogai.com

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