绝大多数 TPD 培训只讲“分子胶是什么、AI 可以辅助设计”。本体系围绕一个工程命题展开：如何把分子胶研发从“偶然发现”，变成可设计、可验证、可迭代、可决策的工程体系——并在每一个环节，都先教人怀疑，再教人相信。
AI 如何把分子胶研发从“偶然发现”，变成可设计、可验证、可迭代、可决策的工程体系？
围绕这个命题，整套课程被组织成一个分子胶研发操作系统：把靶点选择、E3 匹配、neo-substrate 假设、结构建模、生成式设计、降解评价、蛋白组学验证、成药性转化、专利与 BD 决策，串成一个闭环，并明确每一步里人和 AI 各自该做什么、AI 在哪里靠谱、在哪里不能信。
13 个知识域既是课程章节，也是知识库导航。它们沿五条线索组织——公共底座、机制线、设计线、转化线、决策线。点击任一模块进入在线学习页；按线索筛选可只看你关心的部分。
同一套知识，对不同岗位的“必须精通 / 需要看懂 / 了解即可”是不同的。所有人共享模块 0–3 的公共底座，再按岗位分流，最后在毕业项目里重新合流协作。
| 模块 | 药化 / 设计 | 计算 / AI | 生物 / 蛋白组学 | BD / 管线 |
|---|---|---|---|---|
| 00 反炒作与失败模式 | ● | ● | ● | ● |
| 01 第一性原理 | ● | ● | ● | ● |
| 02 TPD 技术全景 | ● | ◐ | ● | ● |
| 03 立项逻辑 | ● | ◐ | ● | ● |
| 04 Neo-substrate 发现 | ◐ | ◐ | ● | ◐ |
| 05 数据工程与知识库 | ◐ | ● | ◐ | ○ |
| 06 结构 AI 与三元复合物 | ◐ | ● | ◐ | ○ |
| 07 虚拟筛选与生成式设计 | ● | ● | ○ | ○ |
| 08 降解评价与 AI-SAR | ● | ● | ◐ | ○ |
| 09 蛋白组学与机制验证 | ◐ | ◐ | ● | ○ |
| 10 ADMET / PK / PD | ● | ◐ | ◐ | ◐ |
| 11 安全性与 IND 前 | ◐ | ○ | ● | ◐ |
| 12 专利 / 竞品 / BD | ◐ | ○ | ○ | ● |
| 13 平台建设 | ◐ | ● | ◐ | ◐ |
学完之后应具备的十项能力——既是教学目标，也是认证评估的对象。每一项都绑定到一个可考核的产出物。
不通过毕业项目不发证。认证分四级，对应不同的路径深度与交付门槛。
课程不是终点，而是把分子胶项目经验产品化、平台化、服务化的入口。三层互相导流、层层加价。
课程教会客户用同一套语言和判断力 → 顾问帮客户把数据沉淀成平台 → 平台成熟后对外变成 CRO 服务。真正的价值不是“卖几天课”，而是建立信任与方法论标准，再沿价值链向上变现。
工具会过时，思维不会。这七种思维是课程真正要植入的东西，也是认证量规背后的价值观。