我们如何创新
我们以问题为先，而非技术为先。每一个项目都从可衡量的痛点出发——审核太慢、记录难追溯、偏差反复出现——并在真实的生产与质量数据上完成验证后才投入使用。任何工具在投入日常使用前，都必须经过验证、形成文件，并由责任团队负责维护。
- 以问题为先、用证据驱动
- 先验证、再信任
- 只规模化被证明有价值的能力
- 人的判断始终掌控全局
创新
创新
以 AI 制药、数据化质量分析和数字化运营工具支持现代制药能力建设。
在维康制药，创新不是口号，而是一种能力建设的方式。我们把 AI、结构化数据与成熟的 GMP 纪律结合起来，让每一个批次更可追溯、每一个决策更有依据、每一份文件更一致。我们的理念很简单：技术必须用真实成效来证明自己的价值——服务于患者、合作伙伴与监管。我们从生产现场和实验室里的具体问题出发，先验证再信任，只规模化那些被证明确实有效的能力。
AI 制药
以数据化和智能工具支持研发协同、生产管理、质量分析与运营效率提升。
健康长寿
关注健康寿命、代谢健康、慢性炎症、线粒体、细胞衰老、免疫调节与神经保护。
制剂开发
制剂开发、处方筛选、工艺优化、稳定性研究与剂型转化。
数字化 GMP 与质量智能
AI 用于生产管理、质量趋势分析、偏差数据、稳定性数据与文件系统。
数据驱动的制药工作流
AI 应用在能产生实际运营价值的环节：知识整理、重复性工作减少、审核效率提升，以及研发、生产、质量与法规团队之间标准执行的一致性。
- 质量趋势分析
- 研发信息检索
- 法规知识库整理
- 生产与供应协同
以可信数据为根基
智能系统的可靠性，取决于其底层数据。我们首先投入于干净、结构化、符合 ALCOA+ 原则的记录，让每一次分析、每一块看板、每一个决策，都建立在可归属、清晰、同步、原始且准确的数据之上。
- 结构化、可机读的记录
- 数据完整性内建设计（ALCOA+）
- 跨部门唯一数据来源
- 可审计的追溯能力
研发资料与工艺知识协同
结构化数据、可检索文件和共享技术记录，帮助团队更高效地比较处方资料、供应商信息、工艺记录和开发结果——把个人经验转化为可沉淀的组织知识。
- 技术文件索引
- 工艺经验沉淀
- 跨部门审阅支持
质量数据与趋势可视化
数字化质量记录有助于识别重复问题、偏差趋势和预防性改进机会，在风险扩大前形成管理动作——让质量管理从被动救火走向主动预防。
- 偏差趋势回顾
- CAPA 跟踪
- 批记录与实验室数据分析
以数字工具强化执行纪律
创新只有转化为执行效率才有价值。维康制药将数字工具用于计划、培训、文件控制和管理复盘——让好的做法成为日常的做法。
- 培训知识库
- 文件生命周期支持
- 管理看板建设方向
从试点到标准实践
我们让创新分阶段成长——试点、验证、标准化、持续改进。每一项被采纳的能力都被设计为可持续、可审计、并与国际监管要求保持一致，让进步不断累积而非反复归零。
- 分阶段试点
- 稳健推广
- 持续改进闭环
- 对齐全球 GMP 标准
从分子到药品：我们的端到端创新路径
在 ViengKham，我们理解真正的创新，不只是“发现一个新分子”，而是把这个分子一步一步、可追溯、可验证地送到患者手中。
我们的路径大致分为三个关键阶段：
- 分子发现与智能筛选
- 临床前研究与动物实验
- 工艺放大、注册与产品推出
每一步都遵循同一个原则：AI 提高效率，科学保证可靠性，GMP 确保一致性。
一、分子发现与智能筛选
目标： 从海量候选中找到最有潜力的“种子分子”。
我们做什么：
- 利用 AI 和计算模拟进行：
- 靶点分析与蛋白结构预测
- 候选分子结构筛选
- 分子与靶点结合模式分析
- 天然产物和植物来源活性成分的探索
- 结合公开数据与公司内部配方、工艺、质量数据，训练私有模型与知识库，缩小候选范围。
我们如何控制质量：
- 把 AI 结果视为研究工具，不是最终结论：
所有有前景的分子都必须经过实验验证（体外活性、基本安全性等）才能进入下一阶段。 - 所有研究记录采用结构化、可追溯的方式存储，符合 ALCOA+ 原则，便于后续申报与复核。
简单讲：AI 帮我们“更快找到可能对的方向”，但“到底对不对”，一定由实验和数据说话。
二、临床前研究与动物实验
目标： 在进入人体之前，系统评估候选分子的安全性和初步有效性。
我们做什么：
- 体外药效学研究：
在细胞、体外模型中验证分子的药理活性。 - 药代动力学（ADME）研究：
分析吸收、分布、代谢、排泄，了解药物在体内的“旅程”。 - 毒理学与动物实验：
在经过伦理审查和合规批准的动物模型中，进行：- 急性与亚慢性毒性试验
- 与适应症相关的有效性实验
- 整合数据，形成支持后续 IND 申报的临床前研究资料。
我们如何控制质量：
- 临床前与动物实验环节遵循 GLP 原则，与合规机构和合作伙伴共同完成。
- 所有实验数据和报告结构化记录，保证：
- 可追溯（谁做的、在哪里做的、如何做的）
- 可复核（数据与原始记录能一一对应）
- 可用于后续注册资料与监管审评。
简单讲：这一阶段确保“可以进入人体试验”，而不是停留在实验室的理论。
三、工艺开发、注册申报与产品推出
这一阶段把“能治病的分子”变成“可持续生产、可被监管接受、能真正送到患者手中的药”。
3.1 工艺开发与 GMP 放大我们做什么：
- 在实验室配方基础上，开发稳定、可复制的生产工艺。
- 在老挝的 GMP 现代化厂房中，从小试、中试逐步放大到商业化规模。
- 建立完善的质量标准与检验方法（含原料、中间体、成品和稳定性研究）。
我们如何控制质量：
- 利用数字化系统记录每个工艺步骤、每一批次的关键参数。
- 通过数据分析和质量趋势监测，及早发现偏差、优化工艺，确保批次间的一致性。
- 严格遵循国际 GMP 与质量管理要求，让每一批产品都可验证、可追溯。
我们做什么：
- 整合临床前、安全性、工艺和质量控制数据，准备符合监管要求的注册资料（如 IND 等）。
- 与临床机构合作，支持 I–III 期临床试验开展，为药品最终上市提供有效性和安全性的证据。
我们如何控制质量：
- 使用统一的知识库和文档系统来管理申报文件，减少重复、避免不一致。
- 用数字化质量系统跟踪临床试验中的偏差和 CAPA，保持全过程合规。
我们做什么：
- 在获得监管批准后，按照已验证的工艺进行商业化生产。
- 对每一批产品执行完整的放行检验和稳定性监测。
- 将产品推向目标市场，服务真正有需要的患者人群。
我们如何控制质量：
- 每一批次从原料到成品都有完整的电子记录和追溯链路。
- 通过培训系统、文件管理和管理看板，保证操作标准化，把「一致性」落实到每一天的生产现场。
- 上市后持续关注真实世界使用数据和安全性信息，必要时迭代改进。
在这一阶段，“Consistency is Our Innovation.” 不再只是口号，而是每一批药品的实际表现。
我们愿意开放合作方向包括：
- AI药物发现合作
- 分子筛选与靶点研究合作
- 天然产物及植物药活性成分研究
- 制剂工艺开发合作
- GMP生产转化合作
- 药品注册申报与区域市场合作
高校、科研机构及企业联合研究
我们相信，未来的制药企业不仅要有生产能力，也要有数据能力、算法能力、研发能力和开放合作能力。VienKham AI制药希望站在老挝，连接区域资源与国际科技，为未来医药创新探索新的可能。