Transforme el descubrimiento de fármacos con el aprendizaje automático y la IA

BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD) es una solución ágil basada en la nube que mejora la optimización de candidatos. GTD combina la ciencia de datos avanzada, el aprendizaje automático (ML), la quimioinformática y el modelado basado en estructuras para explorar el espacio químico y automatizar la creación, prueba y selección virtual de compuestos novedosos, lo que permite identificar candidatos a fármacos de moléculas pequeñas de alta calidad con mayor rapidez.

Ventajas de Generative Therapeutics Design

El aprovechamiento de la IA y el aprendizaje automático para la generación y optimización de candidatos ofrece numerosas ventajas.

Diseño acelerado de compuestos

La IA permite a los investigadores explorar un gran espacio químico e investigar rápidamente un conjunto diverso de compuestos novedosos. Como resultado, los científicos pueden identificar los candidatos a fármacos más prometedores para la realización de pruebas, lo que reduce el tiempo dedicado a la realización de experimentos físicos.

Consideración de propiedad intelectual

Los modelos de IA y aprendizaje automático pueden incorporar la propiedad intelectual existente en el proceso de diseño de fármacos, garantizando que los nuevos compuestos no infrinjan las patentes existentes. Este sistema ayuda a evitar problemas legales y agiliza la comercialización.

Solución ágil, segura y rentable

La implementación de la IA en un entorno seguro y basado en la nube ofrece una solución ágil con un coste total de propiedad bajo. Este enfoque no solo garantiza la seguridad de los datos, sino que también proporciona escalabilidad y flexibilidad, lo que convierte a GTD en una opción atractiva para el descubrimiento de fármacos.

Ahorro significativo de costes

Al optimizar el proceso de descubrimiento de fármacos y aumentar la tasa de éxito de los candidatos, la IA ayuda a las empresas a ahorrar millones de dólares en investigación, a la vez que les ayuda a obtener una ventaja competitiva al lanzar al mercado terapias novedosas más rápidamente. 

Fase de optimización de candidatos acortada

Mediante el uso de modelos basados en IA, los equipos de descubrimiento de fármacos pueden acortar significativamente la fase de optimización de candidatos e identificar a los mejores candidatos con mayor rapidez. Esta reducción del tiempo acelera el plazo general del desarrollo de fármacos, lo que agiliza la comercialización de posibles tratamientos.

Aumento de la tasa de éxito en estudios preclínicos y clínicos

Los equipos de descubrimiento pueden adaptar el diseño de compuestos candidatos a perfiles de productos objetivo complejos (TPP) con IA y aprendizaje automático, lo que aumenta sus probabilidades de éxito en los ensayos clínicos. Al predecir el rendimiento de los candidatos a fármacos en el paciente y abordar los posibles problemas en la fase de diseño, la IA puede reducir el riesgo de costosos fallos durante las etapas posteriores del desarrollo.

Acelere el descubrimiento de fármacos con IA

Combine los modelos virtuales con datos reales

BIOVIA Generative Therapeutics Design combina la optimización de candidatos virtual y real (V+R) para respaldar el ciclo de innovación del "aprendizaje activo":

  • Los ciclos virtuales ayudan a explorar el espacio químico "aprendiendo" de experimentos reales. El sistema analiza y optimiza virtualmente los compuestos candidatos mediante una combinación de modelos de aprendizaje automático (ML) y métodos de simulación y modelado basados en estructuras. Los algoritmos de optimización con varios parámetros equilibran los objetivos de competencia, como farmacocinética, farmacodinámica, ADME (absorción, distribución, metabolismo, excreción), biodisponibilidad, metabolismo de fármacos y mucho más.
  • Los ciclos reales utilizan los datos experimentales recopilados a partir de la síntesis y las pruebas de los compuestos virtuales más prometedores del laboratorio. Estos datos se utilizan para mejorar los modelos predictivos y perfeccionar la exploración del espacio químico.
  • Estos ciclos de aprendizaje activo V+R continúan hasta la identificación de compuestos con el perfil de producto objetivo (TPP) deseado. 

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Preguntas frecuentes sobre la IA en el descubrimiento de fármacos

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