BIOVIA Generative Therapeutics Design
Solution agile, sur le cloud, idéale pour la conception de médicaments pilotée par l'IA
Transformer la découverte de médicaments grâce au machine learning et à l'IA
BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD) est une solution agile, sur le cloud, qui améliore l'optimisation des têtes de série (leads). GTD associe la science des données de pointe, le machine learning (ML), la chimio-informatique et la modélisation basée sur les structures pour explorer l'espace chimique et automatiser la création virtuelle, les tests et la sélection de nouveaux composés. Elle permet d'identifier plus rapidement les candidats médicaments à petites molécules prometteurs.
Avantages de Generative Therapeutics Design
L'utilisation de l'IA et du machine learning dans la génération et l'optimisation des têtes de série présente de nombreux avantages.
Coup de pouce à l'idéation de composés
L'IA permet aux chercheurs d'explorer un vaste espace chimique et d'étudier rapidement un ensemble varié de nouveaux composés. Les scientifiques peuvent ensuite identifier les candidats médicaments les plus prometteurs pour les tests et ainsi consacrer moins de temps à la réalisation d'expériences physiques.
Propriété intellectuelle prise en compte
Les modèles d'IA et de machine learning peuvent intégrer des paramètres de propriété intellectuelle existants dans le processus de conception de médicaments afin de garantir que les nouveaux composés ne portent pas atteinte à des brevets déposés. Cette prise en compte permet d'éviter des problèmes juridiques et de rationaliser la mise sur le marché.
Solution agile, sécurisée et rentable
Le déploiement de l'IA dans un environnement cloud sécurisé offre une solution agile, caractérisée par un faible coût total de possession. Cette approche garantit non seulement la sécurité des données, mais elle offre également évolutivité et flexibilité, faisant de GTD une option intéressante pour la découverte de médicaments.
Économies importantes
En optimisant le processus de découverte de médicaments et en augmentant le taux de réussite des candidats, l'IA permet aux entreprises d'économiser des millions de dollars en recherche et de réduire leurs délais de mise sur le marché de nouveaux traitements, leur conférant ainsi un avantage concurrentiel indéniable.
Phase d'optimisation des têtes de série raccourcie
Grâce à l'utilisation de modèles pilotés par l'IA, les équipes de découverte de médicaments peuvent considérablement écourter la phase d'optimisation des têtes de série et identifier les meilleurs candidats plus rapidement. Cette accélération impacte le calendrier global de développement des médicaments, réduisant les délais de mise sur le marché de traitements potentiels.
Hausse du taux de réussite dans les études précliniques et cliniques
Les équipes de découverte peuvent adapter la conception des composés têtes de série à des profils de produits cibles (TPP) complexes grâce à l'IA et au machine learning. Elles augmentent ainsi leur probabilité de réussite dans les essais cliniques. En pronostiquant les effets des candidats médicaments sur le patient et en résolvant des problèmes potentiels pendant la phase de conception, l'IA permet de réduire le risque d'échecs coûteux lors des phases de développement ultérieures.
Dynamiser la découverte de médicaments grâce à l'IA
Associer des modèles virtuels à des données réelles
BIOVIA Generative Therapeutics Design associe l'optimisation virtuelle et l'optimisation réelle (V+R) des têtes de série pour soutenir le cycle d'apprentissage actif en matière d'innovation :
- Les cycles virtuels permettent d'explorer l'espace chimique en entraînant l'IA à partir d'expériences réelles. Le système analyse et optimise virtuellement les composés candidats à l'aide d'une combinaison de modèles de machine learning (ML) et de méthodes de modélisation et de simulation basées sur les structures. Les algorithmes d'optimisation multi-paramètres permettent de trouver un équilibre entre des objectifs contradictoires, notamment en termes de pharmacocinétique, de pharmacodynamique, d'ADME (absorption, distribution, métabolisme, excrétion), de biodisponibilité, de métabolisme des médicaments et plus encore.
- Les cycles réels mettent à profit les données expérimentales collectées à partir de la synthèse et des tests des composés virtuels les plus prometteurs du laboratoire. Ces données sont ensuite utilisées pour améliorer les modèles prédictifs et affiner l'exploration de l'espace chimique.
- Ces cycles d'apprentissage actif V+R se poursuivent jusqu'à l'identification des composés présentant le profil de produit cible (TPP) souhaité.
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FAQ sur l'IA dans la découverte de médicaments
L'IA est utilisée dans la découverte de médicaments pour analyser de vastes ensembles de données, prédire les interactions moléculaires et identifier des candidats médicaments potentiels plus rapidement qu'en recourant aux méthodes traditionnelles. Elle permet de cribler plus efficacement les composés et d'optimiser le processus de conception des médicaments.
L'IA permet d'améliorer les taux de réussite en pronostiquant avec précision les performances des candidats médicaments à partir de données précliniques. Cette méthode réduit la probabilité d'échecs lors des phases d'essai ultérieures, pour de précieuses économies de temps et de ressources.
Les outils d'IA sont capables d'analyser les brevets et la propriété intellectuelle existants afin de garantir que la conception de nouveaux médicaments ne porte pas atteinte à des brevets déposés. Cette intégration permet de rationaliser le processus de conception tout en évitant des problèmes juridiques.
L'utilisation de l'IA dans un environnement basé sur le cloud offre une sécurité accrue grâce à l'application d'une méthode de chiffrement avancée, à des mises à jour régulières et à une surveillance en temps réel. Elle garantit la protection des données sensibles tout en favorisant la collaboration à l'échelle mondiale et l'évolutivité de la solution.
Plusieurs défis se posent, notamment en termes de disponibilité et de qualité des données, de besoin d'une expertise spécialisée et d'intégration des outils d'IA dans les workflows existants. Les obstacles réglementaires et la validation des prévisions générées par l'IA constituent également des défis importants.
Le logiciel BIOVIA Generative Therapeutics Design transforme l'industrie pharmaceutique en tirant pleinement parti de l'IA pour rationaliser le processus de découverte de médicaments. Grâce à des modèles avancés de science des données et de machine learning (ML), la plate-forme permet d'optimiser plus rapidement les têtes de série. Les laboratoires pharmaceutiques peuvent ainsi développer de nouveaux traitements plus vite et de manière plus rentable. En intégrant l'IA dans les phases clés du développement de médicaments, BIOVIA offre plusieurs avantages : un gain d'efficacité au niveau du criblage des composés, l'utilisation de la modélisation basée sur les structures et l'analyse des données en temps réel.
BIOVIA Generative Therapeutics Design favorise la découverte de médicaments à petites molécules à l'aide de l'IA en faisant appel au machine learning (ML) et à la chimio-informatique pour explorer plus efficacement l'espace chimique. La plate-forme automatise la création et les tests de nouveaux composés, ce qui permet aux chercheurs d'identifier rapidement les candidats médicaments à petites molécules de grande qualité. Cette approche basée sur l'IA vise à optimiser la découverte des têtes de série, réduisant ainsi considérablement les délais d'identification des composés prometteurs à tester ultérieurement.
BIOVIA Generative Therapeutics Design réduit considérablement les délais de découverte de médicaments en automatisant des tâches essentielles telles que le criblage des composés, les tests virtuels et l'optimisation des têtes de série à l'aide de l'IA. En permettant à l'industrie pharmaceutique et aux entreprises d'explorer l'espace chimique plus rapidement et en améliorant la précision prédictive des candidats médicaments potentiels, BIOVIA contribue à la réduction des délais de mise sur le marché de nouveaux traitements.
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