当前数据要素已成为医药创新的核心生产要素，随着我国创新药研发管线持续扩容，高价值专属研发数据集的知识产权保护与合规流通，成为行业普遍关注的核心议题。作为全国数据要素市场化配置改革先行试点，浙江省上线的数据知识产权登记平台，可为市场主体提供数据权属公示、权益证明、流通支撑等公共服务，是国内数据知识产权制度落地的重要实践载体，为各领域高价值数据的合规流转、价值变现提供了官方公信力背书。
2026年5月6日，浙江司太立制药股份有限公司自主构建的「钆布醇结构的小分子渗透性预测评价数据」正式在该平台完成知识产权登记，成为国内造影剂研发领域为数不多完成确权的高价值专业数据集，可广泛应用于药物渗透性预测、造影剂研发等多个核心场景。
造影剂是医学影像诊断与介入治疗不可或缺的核心配套药品，但其研发难度长期高于普通小分子药物：由于造影剂分子普遍具备分子量500～1500g/mol、极性表面积（TPSA）普遍超过140Ų的理化特征，其性质完全超出传统小分子药物研发常用的Lipinski五规则适用范围，市面上通用的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）预测工具针对此类分子的渗透性预测精度严重不足。而细胞膜渗透性是直接决定造影剂口服吸收效率、组织分布范围、代谢路径的核心参数，也是限制造影剂早期研发效率的核心瓶颈。但目前公开的Caco-2渗透性数据库对造影剂母核结构、药典法定杂质的覆盖度极低，研发团队在早期筛选阶段只能依赖体外Caco-2细胞实验逐一评估，单次实验周期长达数周，研发成本高、筛选效率低，大幅拉长了造影剂类药物的研发周期。
浙江司太立制药股份有限公司本次登记的数据集，正是针对上述行业痛点打造的专属研发工具：数据集以公开Caco-2渗透性数据集（caco2_wang.csv）为基础，专项补充纳入了钆布醇母核原料药及全球主要国家药典收载的法定杂质渗透性实测数据，构建了面向钆布醇特定化学空间的专属训练数据集，基于该数据集训练的图卷积神经网络（GCN）预测模型，可实现对钆布醇结构域内候选分子渗透性的高精度预测，有效弥补通用模型的精度短板。
据登记信息显示，该预测评价数据可直接应用于多个研发场景：在药物早期筛选阶段，可实现候选化合物的虚拟筛选与结构优化，大幅降低体外实验的样本量，缩短研发周期；在研发中后期，可用于合成杂质的渗透性风险评估，提前规避后续临床阶段的安全性风险；同时可作为新药申报阶段的补充验证材料，为监管机构审评提供数据支撑。此外，相关模型及数据集可通过授权方式开放给医学影像研发、生物材料研发等领域的企业使用，实现研发数据的价值复用，降低全行业造影剂相关产品的研发门槛。
登记内容：
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