BIOVIA Generative Therapeutics Design
Una solución ágil basada en la nube para el diseño de fármacos basado en IA
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
La IA se utiliza en el descubrimiento de fármacos para analizar vastos conjuntos de datos, predecir interacciones moleculares e identificar posibles candidatos a fármacos más rápido que los métodos tradicionales. Permite un cribado más eficaz de los compuestos y optimiza el proceso de diseño de fármacos.
La IA mejora las tasas de éxito al predecir con precisión el rendimiento de los candidatos a fármacos basándose en datos preclínicos. Esto reduce la probabilidad de fallos en fases posteriores del ensayo, ahorrando tiempo y recursos.
Las herramientas de IA pueden analizar las patentes y la propiedad intelectual existentes para garantizar que los nuevos diseños de fármacos no infrinjan los derechos existentes. Esta integración ayuda a agilizar el proceso de diseño y evita problemas legales.
El uso de la IA en un entorno basado en la nube ofrece una seguridad mejorada mediante el cifrado avanzado, las actualizaciones periódicas y la supervisión en tiempo real. Garantiza la protección de los datos sensibles y, al mismo tiempo, permite la colaboración global y la escalabilidad.
Entre los desafíos se incluyen la calidad de los datos y su disponibilidad, la necesidad de conocimientos especializados y la integración de las herramientas de IA con los flujos de trabajo existentes. Los obstáculos normativos y la validación de las predicciones generadas por la IA también plantean importantes desafíos.
El software BIOVIA Generative Therapeutics Design está transformando el sector farmacéutico al aprovechar la IA para optimizar el proceso de descubrimiento de fármacos. Mediante modelos avanzados de ciencia de datos y aprendizaje automático (ML), la plataforma acelera la optimización de candidatos, lo que ayuda a las empresas farmacéuticas a desarrollar nuevas terapias de forma más rápida y rentable. Mediante la integración de la IA en las fases clave del desarrollo de fármacos, BIOVIA permite un cribado más eficaz de compuestos, modelos basados en estructuras y análisis de datos en tiempo real.
BIOVIA Generative Therapeutics Design acelera el descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas mediante IA a través del aprendizaje automático (ML) y la quimioinformática para explorar el espacio químico de forma más eficaz. La plataforma automatiza la creación y las pruebas de compuestos novedosos, lo que permite a los investigadores identificar rápidamente candidatos a fármacos de moléculas pequeñas de alta calidad. Este enfoque basado en IA optimiza el descubrimiento de candidatos, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para identificar compuestos prometedores para realizar pruebas adicionales.
BIOVIA Generative Therapeutics Design reduce drásticamente los plazos de descubrimiento de fármacos mediante la automatización de tareas críticas como el cribado de compuestos, las pruebas virtuales y la optimización de candidatos mediante IA. Mediante la aceleración de la exploración del espacio químico y la mejora de la precisión predictiva de los posibles candidatos a fármacos, BIOVIA permite al sector farmacéutico y a sus empresas comercializar nuevas terapias más rápidamente.
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