Diseño terapéutico de moléculas pequeñas
La única solución que combina IA/aprendizaje automático, modelado molecular 3D basado en física e informática de laboratorio en un único entorno
Identifique las moléculas de los fármacos de moléculas pequeñas de alta calidad más rápido
El descubrimiento de fármacos requiere un enfoque multidisciplinar. Las soluciones integradas integrales de BIOVIA para el diseño terapéutico de moléculas pequeñas se basan en más de 30 años de experiencia en informática de investigación, modelado molecular basado en la física y simulación, e informática de laboratorio. Facilitan la colaboración entre equipos de investigación multidisciplinares para diseñar, descubrir y desarrollar fármacos de moléculas pequeñas más rápido y a un coste reducido.
Una sola plataforma: soluciones flexibles, escalables y extensibles en la nube
Las soluciones de BIOVIA para el diseño terapéutico de moléculas pequeñas están disponibles como aplicaciones de software como servicio (SaaS, Software-as-a-Service), perfectamente integradas en la plataforma 3DEXPERIENCE. Pueden satisfacer las necesidades de investigación de equipos pequeños y de grandes organizaciones farmacéuticas, con la capacidad de:
- Implementar rápidamente las soluciones más recientes sin necesidad de invertir en hardware o TI.
- Personalizar los flujos de trabajo basados en datos que se centran en los requisitos únicos de los proyectos de investigación individuales.
- Incorporar modelos, algoritmos y fuentes de datos exclusivos personalizados o de terceros.
Modelado predictivo de gran precisión con ciclos de aprendizaje activos
BIOVIA optimiza el descubrimiento de fármacos mediante la integración perfecta de los métodos virtuales de identificación y optimización de candidatos con su propio diseño y pruebas experimentales en el laboratorio:
- Haga predicciones sobre "qué hacer a continuación" utilizando el "aprendizaje activo".
- Democratice el acceso a modelos predictivos para aumentar la eficiencia.
- Garantice la integridad, la seguridad, la trazabilidad y la coherencia de los datos durante todo el ciclo de vida del desarrollo de fármacos.
Ciencia de vanguardia con IA y aprendizaje automático
- Diseño de fármacos basado en IA
- Modelado y simulación
- Creación de modelos
Reduzca las costosas pruebas en el mundo real con IA generativa
El diseño terapéutico generativo (GTD) de BIOVIA automatiza la creación, prueba y selección virtual de nuevas moléculas pequeñas con IA generativa para el diseño. Mejora la calidad de los candidatos mediante estrategias de optimización multiparamétrica (MPO) que abordan simultáneamente perfiles complejos de productos objetivo (TPP).
Los investigadores utilizan este flujo de trabajo intuitivo basado en IA para acortar los plazos de desarrollo, descubrir información oculta, explorar el espacio químico y ahorrar millones de dólares en investigación por programa. GTD es el único software de calidad comercial diseñado para dotar a los químicos computacionales y farmacéuticos de IA para el desarrollo de fármacos de moléculas pequeñas.
Combine la IA y el modelado basado en la física para el descubrimiento de fármacos
BIOVIA Discovery Studio Simulation permite a los modeladores moleculares crear modelos 3D de farmacóforos y de acoplamiento que se pueden utilizar en BIOVIA Generative Therapeutics Design para mejorar la calidad de los compuestos candidatos. Los usuarios también tienen acceso al principal algoritmo de acoplamiento de alto rendimiento GOLD del Cambridge Crystallographic Data Centre (CCDC) sin necesidad de una licencia adicional.
Discovery Studio Simulation ahora incluye modelos de IA OpenFold/AlphaFold para la predicción de estructuras, además del algoritmo de modelado por homología MODELER, validado y basado en física.
Cree modelos de ML fácilmente, con sus propios datos de laboratorio
Con una interfaz de usuario interactiva y fácil de usar, BIOVIA Machine Learning Workbench facilita la creación de modelos de alta calidad para investigadores con poca o ninguna experiencia en ciencia de datos. Estos modelos se utilizan posteriormente en los experimentos de BIOVIA Generative Therapeutics Design para optimizar los compuestos candidatos.
La organización de la formación de modelos de forma periódica o cuando se dispone de nuevos datos ayuda a identificar los mejores candidatos a fármacos, aprovechando todos los datos de los ensayos para mejorar el modelado predictivo.
Aproveche el potencial de los datos preparados para la IA
- Información de datos
- Datos conectados
Obtenga información a partir de los datos
Tome decisiones rápidas e informadas sobre qué compuestos sintetizar para las pruebas.
Con BIOVIA Insight, los científicos pueden visualizar, analizar y examinar los datos moleculares propuestos en Generative Therapeutics Design en detalle, junto con las propiedades calculadas y los datos obtenidos experimentalmente, y pueden comparar estructuras químicas, propiedades u otras visualizaciones personalizadas, mientras colaboran sin problemas con otros miembros del equipo.
Conéctese a los datos del mundo real
BIOVIA Scientific Notebook y BIOVIA Materials Registration ayudan a mejorar la eficiencia y la productividad del equipo al aprovechar el conocimiento existente, la representación universal de los materiales y salvar la brecha entre el descubrimiento y las actividades posteriores.
Dan soporte a muchos pasos del diseño terapéutico de moléculas pequeñas, entre los que se incluyen:
- El registro de experimentos virtuales e ideas de compuestos
- La captura de reacciones químicas y compuestos sintetizados como lotes
- Determinación de si las ideas de compuestos ya existen como compuestos reales en el inventario del equipo
Comience su viaje
El mundo del diseño terapéutico de moléculas pequeñas está cambiando. Descubra cómo mantenerse un paso por delante con BIOVIA
Preguntas frecuentes sobre los fármacos de moléculas pequeñas
La diferencia principal entre los fármacos de moléculas grandes y pequeñas reside en su tamaño, estructura, proceso de producción y cómo funcionan dentro del cuerpo. A continuación se muestra una tabla comparativa que destaca las principales diferencias entre los fármacos de moléculas grandes y pequeñas:
| Característica | Fármacos de moléculas pequeñas | Fármacos de moléculas grandes (biológicos) |
|---|---|---|
| Tamaño | Pequeñas (normalmente menos de 1 kDa). | Grandes (normalmente > 1 kDa, hasta 150 kDa o más). |
| Estructura | Estructura química sencilla y bien definida. | Estructura tridimensional compleja. |
| Producción | Sintetizados químicamente en laboratorios. | Producidos utilizando células vivas (procesos biotecnológicos). |
| Estabilidad | Estables, a menudo se pueden tomar por vía oral. | Menos estables, normalmente requieren refrigeración e inyección. |
| Vía de administración | Oral, tópica, intravenosa, etc. | Principalmente inyectables (vía intravenosa, subcutánea). |
| Mecanismo de entrega | Pueden entrar fácilmente en las células debido a su pequeño tamaño. | Se dirigen a los componentes extracelulares debido a su gran tamaño. |
| Objetivo | A menudo actúan sobre objetivos intracelulares, como enzimas o receptores. | Se dirigen principalmente a receptores o proteínas extracelulares. |
| Inmunogenicidad | Bajo potencial para activar la respuesta inmunitaria. | Mayor potencial de inmunogenicidad. |
| Metabolismo | Se metabolizan en el hígado, generalmente por enzimas. | Se descomponen por proteólisis, principalmente en las células o el torrente sanguíneo. |
| Coste de desarrollo | Normalmente, costes de producción y desarrollo más reducidos. | Altos costes de producción debido a la complejidad de la fabricación. |
| Vida útil de la patente | Generalmente más corta debido a una producción más simple. | Más larga debido a la complejidad del desarrollo y las normativas. |
| Ejemplos | Aspirina, ibuprofeno, estatinas, metformina. | Insulina, anticuerpos monoclonales (p. ej., Rituximab), vacunas. |
Algunos ejemplos de fármacos de moléculas pequeñas son:
- Aspirina (ácido acetilsalicílico): se utiliza como analgésico, antiinflamatorio y agente antiplaquetario.
- Ibuprofeno : medicamento antiinflamatorio no esteroideo (AINE) comúnmente usado para aliviar el dolor, reducir la inflamación y bajar la fiebre.
- Paracetamol (acetaminofeno): se utiliza como analgésico y para bajar la fiebre.
- Simvastatina o Atorvastatina : medicamentos que se utilizan para reducir los niveles de colesterol en la sangre.
- Metformina : medicamento oral utilizado para tratar la diabetes tipo 2 mediante la reducción de los niveles de azúcar en la sangre.
- Omeprazol : inhibidor de la bomba de protones que se utiliza para reducir la producción de ácido estomacal y tratar afecciones como la enfermedad por reflujo gastroesofágico (ERGE) y las úlceras pépticas.
- Ciprofloxacino : antibiótico utilizado para tratar infecciones bacterianas.
- Sertralina : medicamento antidepresivo perteneciente a la clase de inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina (ISRS).
- Warfarina : medicamento anticoagulante que se utiliza para prevenir coágulos de sangre.
Los fármacos de moléculas pequeñas ofrecen varias ventajas, entre las que se incluyen:
- Administración oral
- Permeabilidad a la membrana celular
- Estabilidad
- Facilidad de fabricación
- Especificidad al objetivo
- Biodisponibilidad
- Menos interacciones con otros fármacos
A diferencia de los fármacos de moléculas pequeñas, que se sintetizan químicamente, las moléculas grandes se crean mediante procesos biológicos. Estos productos biológicos se fabrican con células vivas, lo que hace que el proceso sea más complejo, costoso y lento. Requieren a menudo condiciones especiales para el almacenamiento y la administración (como refrigeración e inyección).
La IA mejora el diseño terapéutico de los fármacos de moléculas pequeñas mediante la automatización de la exploración de espacios químicos y la predicción de interacciones moleculares. Esto permite a los investigadores identificar compuestos prometedores con mayor rapidez, reducir las pruebas de ensayo y error y optimizar las moléculas candidatas con mayor precisión.
La plataforma de BIOVIA mejora el desarrollo de fármacos de moléculas pequeñas mediante la integración de IA, aprendizaje automático y modelado molecular para optimizar el proceso de descubrimiento. Los investigadores pueden tomar decisiones basadas en datos, optimizar los compuestos candidatos y acelerar el plazo de desarrollo general.
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