SynX 技术平台

AI 驱动的微纳米递送平台 — GreenMatrix · OpenGMater · 超高通量微流控 · SynShell 连续流制造
100+
绿色材料体系
30+
AI 预测模型
20+
授权发明专利
5
三甲医院验证
SynX:AI-Powered Micro/Nano Delivery Platform GreenMatrix™ 绿色材料库 100+ 微囊材料体系 单体 · 脂质 · 聚合物 天然壁材 OpenGMater AI 基础模型 数据 → 模型 → 智能体 百万级配方设计空间 Design · Execute · Learn Microfluidics 超高通量微流控 5 功能模块自动化 μL 级快速筛选 干湿实验飞轮 SynShell™ 连续流制造 4 大工艺系统 平行放大策略 在线检测闭环 目标市场 Pharma · MediShell™ Cosmetics · AromaShell™ Agro · AgriCore™ Nutra · NutriCaps™ Full-stack delivery:formulation → targeting → live biotherapeutics AI 智能体执行 → 数据返回 → 模型迭代优化 → 下一轮实验推荐 材料 AI 筛选 制造
GreenMatrix · 材料库
100+ 绿色微囊材料体系,涵盖单体/交联剂、脂质/类脂质、聚合物/天然壁材三大板块,为 AI 模型提供 ~100K 候选材料的训练基础。
OpenGMater · AI 引擎
递送领域基础模型,将配方-工艺-性能-应用编码为统一"递送语言",多智能体并行推理,驱动脂质体/纳米粒/微囊的智能设计。
微流控 + SynShell · 闭环
超高通量微流控实现 μL 级快速筛选 → AI 实时学习反馈;SynShell 平行放大策略将实验室成果无缝转化为连续流量产。
100+
绿色微囊材料体系
~100K
候选材料编码入库
3
核心材料板块
单体 · 脂质 · 聚合物
20+ 年
累积研发经验
Monomers / Crosslinkers 单体 / 交联剂 PEGDA · GelMA · HEMA 天然多糖 · 蛋白质交联 pH/酶/ROS 响应基团 微球外壳 · 水凝胶基质 Lipids / Lipidoids 脂质 / 类脂质 磷脂 · 甾醇脂质 · 阳离子脂质 PEGylated 脂质 · 靶向配体 可电离脂质 · 类脂聚合物 LNP · 脂质体 · 纳米囊泡 Polymers / Naturals 聚合物 / 天然壁材 γ-PGA · 透明质酸 · 海藻酸盐 壳聚糖 · 明胶 · 纤维素 PLGA · PCL · 嵌段共聚物 微囊 · 微球 · 微凝胶 统一编码 · Machine-Readable Tokens LIP[T:C18|PEG:2k] · PRC[FRR3.0|pH4.0] · QBD[D82|P12] · APP[Liver|mRNA] · RSP[EE91|Stb+]
差异化:不同于传统逐个试错的材料开发模式,GreenMatrix 将完整的材料-工艺-性能-应用数据统一编码为 Token,使 AI 模型得以在百万级配方空间中进行系统搜索与优化,大幅压缩从材料发现到配方验证的周期。
DATA INGESTION GreenMatrix Library ~100K 候选材料 · 配方 · 文献 工艺参数 · 表征 · 应用数据 Tokenization LIP · PRC · QBD · APP · RSP Structure · Process · Property Foundation Model Transformer / LLM Architecture Pre-training · Fine-tuning · RAG · RL 联合表征:"配方-工艺-性能-应用" Multi-Agent Execution AI 编排 · 并行推理 实验规划 · 自动配液 Formulation Generation 输入:载荷/靶点/剂型目标 输出:候选配方 + 工艺参数 One-Line Requirement → Recipe Property Prediction 粒径 / PDI / 包封率预测 释放动力学 · 稳定性评估 30+ AI Predictive Models Process Recommendation 流速比 · 溶剂比 · pH 离子强度 · 交联条件 温度 · 浓度优化 Experiment Decision AI 编排器决策 下一轮实验推荐 Learn on the Fly Auto-Feedback → Next Cycle:Design · Execute · Learn 闭环 数据采集 → Token 编码 → 模型预训练/微调 → 多智能体并行推理 → 实验执行 → 数据返回 → 模型迭代 ── 永续飞轮 Tens of thousands of formulations / literature / experimental data → Machine-readable tokens → Autonomous experimentation
"天下武功,唯快不破":OpenGMater 将配方设计从"经验试错"转变为"模型驱动"。输入目标载荷、靶点和剂型要求,模型输出候选配方 → 智能体自动执行配液与表征 → 数据实时返回 → 模型学习并推荐下一轮实验。这一"干湿实验飞轮"使递送系统研发效率实现数量级提升。
5 FUNCTIONAL MODULES Module 1 微液滴生成 T-junction · Flow-focus Module 2 在线混合/反应 Rapid Mixing · React Module 3 在线检测 Particle Size · PDI Module 4 固化/收集 UV · Thermal · Chemical Module 5 视觉引导 Vision Recognition HIGH-THROUGHPUT SCREENING PARAMETERS 材料比例 流速比 溶剂比 浓度 pH 离子强度 交联条件 温度 μL 级样品消耗 → 快速筛选 → 实时反馈 AI 平台 → AI 迭代优化 → 下一轮湿实验
μL
级样品消耗
极低材料成本
5
功能模块
全流程自动化
实时
在线检测
粒径 · PDI · 包封率
4
制剂体系覆盖
LNP · NP · MC · MS
视觉引导微液滴操控:自主开发的视觉识别模型实现对微液滴的精确操控与高通量筛选,结合 AI 实时分析粒径分布与形貌特征,自动标记最优配方并反馈至 OpenGMater 进行下一轮设计迭代。干湿实验循环从"数周一次"压缩至"一天数轮"。
TRADITIONAL vs SynShell APPROACH 传统放大:放大反应釜 1L → 10L → 100L 反应釜逐级放大 ✗ 粒径漂移 · 包封率下降 · 批间差异 SynShell 策略:平行放大 微尺度混合单元 × N 并行运行 ✓ 粒径一致 · 包封率稳定 · 批次可重复 4 MAJOR PROCESS SYSTEMS LNP 工艺系统 脂质纳米粒连续制备 聚合物 NP 工艺系统 PLGA · PCL · 嵌段共聚物 微囊工艺系统 γ-PGA · 海藻酸盐 · 壳聚糖 微球工艺系统 HMP · 均一粒径微球 连续进料 → 在线混合 → 在线检测(粒径/PDI/包封率)→ 连续收集 → QC 放行 Core Advantage:Parallel Scale-Up · Continuous Feeding · In-Line Detection · Micro-Scale Mixing Fidelity
传统放大痛点
· 放大反应釜 → 混合不均匀
· 粒径分布变宽,PDI 增大
· 包封效率降低
· 批间差异难以控制
· 工艺开发周期长
SynShell 核心优势
· 平行放大:微尺度单元 × N
· 连续进料:消除批次差异
· 在线检测:实时质量监控
· 模块化设计:快速切换产品
· 从 R&D 到 GMP 无缝衔接

递送系统的全栈能力矩阵

Encode · 材料体系
GreenMatrix™ — 100+ 绿色微囊材料体系,三大核心板块(单体/交联剂、脂质/类脂质、聚合物/天然壁材),~100K 候选材料编码为统一 Token,解锁百万级配方设计空间。
Screen · AI + 微流控
OpenGMater 递送基础模型 + 超高通量微流控平台 — 从配方生成到 μL 级快速筛选到实时数据反馈,干湿实验飞轮实现数量级效率提升。
Manufacture · 产业转化
SynShell™ 连续流制造 — 四大工艺系统,平行放大策略替代传统逐级放大,从实验室到 GMP 的无缝衔接路径。5 家三甲医院验证,3 项国家级课题支撑。

不是押注单一药物,而是系统性地构建使所有下一代疗法更优的递送系统。从小分子缓释到核酸靶向到活体生物药,SynX 覆盖递送技术的全光谱。我们站在全球极少数同时整合微米与纳米能力的平台之列,以 AI 和超高通量微流控为引擎,拓展药物递送的边界。