Conception de produits thérapeutiques à petites molécules
Seule solution associant l'IA/le machine learning, la modélisation moléculaire 3D physique et l'informatique de laboratoire dans un environnement unifié
Identifier plus rapidement les petites molécules de médicaments prometteuses
La découverte de médicaments nécessite une approche pluridisciplinaire. BIOVIA propose des solutions intégrées de bout en bout pour la conception de produits thérapeutiques à petites molécules. Ces solutions reposent sur plus de 30 ans d'expertise dans l'informatique de recherche et de laboratoire, ainsi que la modélisation et la simulation physiques de molécules. Elles facilitent la collaboration entre les équipes de recherche pluridisciplinaires dans le but de concevoir, de découvrir et de développer des médicaments à petites molécules plus rapidement et à moindre coût.
Une seule plate-forme : des solutions cloud flexibles, évolutives et extensibles
Les solutions de conception de produits thérapeutiques à petites molécules de BIOVIA sont disponibles sous forme d'applications SaaS (Software-as-a-Service), intégrées de manière transparente sur la plate-forme 3DEXPERIENCE. Elles répondent aux besoins des petites unités de recherche comme à ceux des grandes entreprises pharmaceutiques en leur permettant de :
- Déployer rapidement les toutes dernières solutions sans investir dans du matériel ou des solutions informatiques
- Personnaliser les workflows pilotés par les données en fonction des exigences propres à chaque projet de recherche
- Intégrer des sources de données, des modèles et des algorithmes personnalisés ou tiers spécifiques
Modélisation prédictive extrêmement précise incluant des cycles d'apprentissage actifs
BIOVIA rationalise la découverte de médicaments en intégrant de manière fluide les méthodes d'identification et d'optimisation virtuelles des têtes de série (leads) à vos propres processus de conception et de test expérimentaux en laboratoire :
- Établir des prédictions sur « ce qu'il convient de faire ensuite » grâce à l'apprentissage « actif »
- Démocratiser l'accès aux modèles prédictifs pour gagner en efficacité
- Garantir l'intégrité, la sécurité, la traçabilité et la cohérence des données tout au long du cycle de développement des médicaments
IA et machine learning au service d'une science de pointe
- Conception de médicaments pilotée par l'IA
- Modélisation et simulation
- Création de modèles
Réduire les tests en conditions réelles coûteux grâce à l'IA générative
BIOVIA Generative Therapeutics Design (GTD) permet d'automatiser la création, les tests et la sélection virtuels de nouvelles petites molécules grâce à l'utilisation de l'IA générative dans la conception. Ce logiciel permet d'améliorer la qualité des têtes de série en recourant à des stratégies d'optimisation multiparamètre (MPO) qui traitent les profils de produits cibles (TPP) complexes en simultané.
Les chercheurs utilisent ce workflow intuitif basé sur l'IA pour réduire les délais de développement, découvrir des informations cachées, explorer l'espace chimique et économiser des millions de dollars de recherche par programme. GTD est le seul logiciel commercial conçu pour permettre aux chimio-informaticiens et aux ingénieurs chimistes pharmaceutiques de développer des médicaments à petites molécules à l'aide de l'IA.
Associer l'IA et la modélisation physique dans la découverte de médicaments
BIOVIA Discovery Studio Simulation permet aux spécialistes en modélisation moléculaire de construire des modèles 3D de pharmacophores et d'amarrage, qui peuvent ensuite être utilisés dans BIOVIA Generative Therapeutics Design pour améliorer la qualité des composés de têtes de série. Les utilisateurs ont également accès à l'algorithme d'amarrage haut débit de premier plan GOLD du CCDC (Cambridge Crystallographic Data Centre) sans nécessiter de licence supplémentaire.
Discovery Studio Simulation comprend désormais des modèles d'IA OpenFold/AlphaFold pour la prédiction de structures, en plus de MODELER, un algorithme de modélisation par homologie physique, validé depuis longtemps.
Créer facilement des modèles ML à partir de vos propres données de laboratoire
Doté d'une interface utilisateur conviviale et interactive, BIOVIA Machine Learning Workbench facilite la création de modèles de qualité pour les chercheurs ayant peu ou pas d'expérience en science des données. Il est ensuite possible d'utiliser ces modèles dans BIOVIA Generative Therapeutics Design pour optimiser les composés de têtes de série.
En orchestrant l'entraînement des modèles de façon récurrente ou dès que de nouvelles données sont disponibles, les scientifiques peuvent identifier les meilleurs candidats médicaments. Ils tirent ainsi parti de toutes les données d'essai en vue d'améliorer la modélisation prédictive.
Toute la puissance des données compatibles IA
- Exploitation des données
- Données connectées
Tirer parti des données
Prenez rapidement des décisions éclairées sur les composés à synthétiser pour les tests.
BIOVIA Insight permet aux scientifiques de visualiser, d'analyser et de parcourir en détail les données moléculaires proposées par Generative Therapeutics Design, ainsi que les propriétés calculées et les données dérivées de manière expérimentale. Ils peuvent également comparer les structures chimiques, les propriétés ou d'autres visualisations personnalisées tout en collaborant de manière fluide avec les autres membres de l'équipe.
Se connecter aux données réelles
BIOVIA Scientific Notebook et BIOVIA Materials Registration permettent d'améliorer l'efficacité et la productivité des équipes en tirant parti des connaissances existantes et de la représentation universelle des matériaux, ainsi qu'en comblant l'écart entre la découverte et les activités réalisées en aval.
Ces logiciels prennent en charge un grand nombre d'étapes de la conception de produits thérapeutiques à petites molécules, notamment les suivantes :
- Enregistrement des expériences virtuelles et des idées de composés
- Capture des réactions chimiques et des composés synthétisés sous forme de lots
- Étape permettant de vérifier si des idées de composés existent déjà en tant que composés réels dans l'inventaire de l'équipe
Commencer votre parcours
Le monde de la conception de produits thérapeutiques à petites molécules évolue. Découvrez comment garder une longueur d'avance avec BIOVIA.
FAQ sur les médicaments à petites molécules
La principale différence entre les médicaments à grosses et à petites molécules réside dans leur taille, leur structure, leur processus de production et leur fonction dans le corps. Le tableau comparatif ci-dessous met en évidence les principales différences entre ces deux types de médicaments :
| Fonctionnalité | Médicaments à petites molécules | Médicaments à grosses molécules (produits biologiques) |
|---|---|---|
| Taille | Petite (généralement inférieure à 1 kDa) | Grande (généralement supérieure à 1 kDa, jusqu'à 150 kDa ou plus) |
| Structure | Structure chimique simple et bien définie | Structure en trois dimensions complexe |
| Production | Réalisés par chimie de synthèse en laboratoire | Produits à l'aide de cellules vivantes (processus biotechnologiques) |
| Stabilité | Stables, souvent pris par voie orale | Moins stables et nécessitant généralement d'être réfrigérés et injectés |
| Voie d'administration | Orale, topique, intraveineuse, etc. | Principalement par injection (par voie intraveineuse ou sous-cutanée) |
| Mécanisme d'administration | Pénètrent facilement dans les cellules en raison de leur petite taille | Ciblent les composants extracellulaires en raison de leur grande taille |
| Cible | Agissent souvent sur des cibles intracellulaires telles que les enzymes ou les récepteurs | Ciblent principalement les récepteurs extracellulaires ou les protéines |
| Immunogénicité | Faible potentiel de déclenchement de la réponse immunitaire | Potentiel d'immunogénicité plus élevé |
| Métabolisme | Métabolisés dans le foie, généralement par des enzymes | Décomposés par protéolyse, principalement dans les cellules ou la circulation sanguine |
| Coût de développement | Coûts de production et de développement généralement plus faibles | Coûts de production élevés en raison de la complexité de leur fabrication |
| Durée de vie du brevet | Généralement plus courte en raison de la simplicité de production | Plus longue en raison d'un développement et d'une réglementation complexes |
| Exemples | Aspirine, ibuprofène, statines, metformine | Insuline, anticorps monoclonaux (par ex. Rituximab), vaccins |
Voici quelques exemples de médicaments à petites molécules :
- Aspirine (acide acétylsalicylique) : utilisée comme antalgique, anti-inflammatoire et agent antiplaquettaire.
- Ibuprofène : anti-inflammatoire non stéroïdien (AINS) couramment utilisé pour soulager la douleur, réduire l'inflammation et faire baisser la fièvre.
- Paracétamol (acétaminophène) : utilisé comme antalgique et antipyrétique.
- Simvastatine ou atorvastatine : médicaments utilisés pour abaisser les taux de cholestérol dans le sang.
- Metformine : médicament oral utilisé pour traiter le diabète de type 2 en abaissant les taux de glycémie.
- Oméprazole : inhibiteur de la pompe à protons utilisé pour réduire la production d'acide gastrique et traiter des maladies telles que le reflux gastro-œsophagien (RGO) et les ulcères gastroduodénaux.
- Ciprofloxacine : antibiotique utilisé pour traiter les infections bactériennes.
- Sertraline : médicament antidépresseur appartenant à la classe des inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (ISRS).
- Warfarine : anticoagulant utilisé pour prévenir la formation de caillots sanguins.
Les médicaments à petites molécules offrent plusieurs avantages, notamment les suivants :
- Administration orale
- Perméabilité de la membrane cellulaire
- Stabilité
- Facilité de fabrication
- Spécificité de la cible
- Biodisponibilité
- Nombre réduit d'interactions médicamenteuses
Contrairement aux médicaments à petites molécules, qui sont synthétisés chimiquement, les grosses molécules sont créées à l'aide de processus biologiques. Ces produits biologiques sont fabriqués à partir de cellules vivantes, ce qui rend le processus plus complexe, plus coûteux et plus long. Ils nécessitent souvent des conditions spéciales de stockage et d'administration (telles que la réfrigération et l'injection).
L'IA permet d'améliorer la conception des produits thérapeutiques à petites molécules en automatisant l'exploration des espaces chimiques et en prédisant les interactions moléculaires. Les chercheurs peuvent ainsi identifier plus rapidement les composés prometteurs, réduire les expérimentations par essais et erreurs et optimiser les molécules têtes de série de façon plus précise.
La plate-forme BIOVIA améliore le développement de médicaments à petites molécules en intégrant l'IA, le machine learning et la modélisation moléculaire de façon à rationaliser le processus de découverte. Les chercheurs peuvent prendre des décisions pilotées par les données, optimiser les composés de têtes de série et réduire les délais de développement globaux.
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