How can AI and machine learning accelerate drug discovery?

AI and ML transform the drug discovery process by automating data-heavy, time-consuming steps that traditionally take years. Our models mine multi-omics datasets, scientific literature, and real-world evidence to uncover new therapeutic targets with higher confidence. Virtual screening and de novo molecular design enable rapid hit discovery and lead optimization by predicting binding affinities, ADMET properties, and toxicity profiles before costly lab synthesis. In preclinical and clinical phases, AI improves trial design, patient stratification, and real-time safety monitoring, significantly boosting success rates.

Do I need my own datasets to start using AI for drug discovery?

Not necessarily. We can work with your proprietary experimental or clinical datasets, but also integrate publicly available biomedical data such as genomics, proteomics, transcriptomics, and chemical libraries. Our team specializes in data engineering: cleaning, harmonizing, and merging structured and unstructured sources into usable formats. We also design cloud-based data lakes and pipelines that enable ongoing ingestion of lab results, literature, and real-world evidence.

Is your software compliant with industry regulations?

Yes. Every solution is built with regulatory compliance in mind. We follow global standards such as FDA 21 CFR Part 11, EMA guidance, HIPAA, GDPR, and GxP practices (GLP, GCP, GMP). Our processes include full audit trails, explainable AI modules, and validation protocols that align with regulatory submission requirements. For pharmacovigilance and clinical trial systems, we also support integration with CTMS and EDC platforms, ensuring seamless compliance in regulated R&D environments.

What kind of companies benefit from these solutions?

Our AI/ML services are designed for the entire life sciences ecosystem. Large pharmaceutical enterprises use them to accelerate discovery pipelines and improve trial efficiency. Biotech startups rely on us to scale quickly without building in-house infrastructure, especially for target discovery and lead optimization. Contract research organizations (CROs) adopt AI to expand their service offerings and gain efficiency in outsourced R&D. Academic research institutions and government labs use our solutions for multi-omics research, biomarker discovery, and translational studies.

How do you handle data privacy and security?

We apply enterprise-grade security across all projects. This includes end-to-end encryption of data in transit and at rest, strict access controls, role-based permissions, and secure cloud or hybrid deployment options. Our infrastructure and workflows are aligned with ISO 27001, GDPR, and HIPAA standards. For highly sensitive research, we design validated computer systems that satisfy regulator expectations for auditability and traceability. Protecting patient confidentiality and safeguarding proprietary IP are central to our engagement model.

Can AI completely replace lab experiments?

No, AI is not a substitute for bench science, but a powerful accelerator. It narrows down the vast chemical and biological space to a manageable number of high-probability candidates, reducing trial-and-error and wasted resources. For example, AI-driven QSAR and ADMET predictions help you avoid synthesizing molecules likely to fail due to toxicity or poor bioavailability. Final validation still requires in vitro, in vivo, and clinical studies, but AI ensures those efforts are focused on the most promising candidates.

How long does it take to build a custom AI/ML solution for drug discovery?

Timelines depend on data availability, model complexity, and project scope. A proof-of-concept model, such as a virtual screening pipeline or a toxicity classifier, can often be delivered in a few weeks. More comprehensive platforms, including data integration layers, predictive dashboards, and regulatory compliance features, typically take several months. Our iterative approach means you start seeing value quickly, while we continue to expand capabilities in parallel.

Do you offer consulting in addition to software development?

Yes. Innowise provides both advisory and technical services. We start with feasibility assessments, AI strategy workshops, and proof-of-concept designs to validate the business case. Once value is clear, we build, deploy, and maintain end-to-end AI systems, including MLOps pipelines, cloud infrastructure, and integrations with lab and clinical systems. We also embed domain specialists into client teams, offering flexible outstaffing of data scientists, bioinformaticians, and ML engineers to support your in-house R&D.

AI Lösungen für die Erforschung und Entwicklung von Arzneimitteln

Wie können AI und maschinelles Lernen die Arzneimittelforschung beschleunigen?

AI und ML verändern den Prozess der Arzneimittelentdeckung, indem sie datenintensive, zeitaufwändige Schritte automatisieren, die traditionell Jahre dauern. Unsere Modelle werten Multi-omics-Datensätze, wissenschaftliche Literatur und reale Belege aus, um neue therapeutische Ziele mit größerer Sicherheit zu entdecken. Virtuelles Screening und De-novo-Moleküldesign ermöglichen eine schnelle Hit-Entdeckung und Leitstrukturoptimierung durch Vorhersage von Bindungsaffinitäten, ADMET-Eigenschaften und Toxizitätsprofilen vor der kostspieligen Laborsynthese. In präklinischen und klinischen Phasen verbessert AI das Studiendesign, die Patientenstratifizierung und die Sicherheitsüberwachung in Echtzeit, wodurch die Erfolgsquoten erheblich gesteigert werden.

Brauche ich meine eigenen Datensätze, um AI für die Arzneimittelforschung zu nutzen?

Nicht unbedingt. Wir können mit Ihren eigenen experimentellen oder klinischen Datensätzen arbeiten, aber auch öffentlich verfügbare biomedizinische Daten wie Genomik, Proteomik, Transkriptomik und chemische Bibliotheken integrieren. Unser Team ist auf Data Engineering spezialisiert: Bereinigung, Harmonisierung und Zusammenführung von strukturierten und unstrukturierten Quellen in brauchbare Formate. Außerdem entwickeln wir Cloud-basierte Data Lakes und Pipelines, die eine kontinuierliche Aufnahme von Laborergebnissen, Literatur und realen Daten ermöglichen.

Ist Ihre Software mit den Branchenvorschriften konform?

Ja. Bei der Entwicklung jeder Lösung wird die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften berücksichtigt. Wir befolgen globale Standards wie FDA 21 CFR Part 11, EMA-Richtlinien, HIPAA, GDPR und GxP-Praktiken (GLP, GCP, GMP). Zu unseren Prozessen gehören vollständige Prüfpfade, erklärbare AI-Module und Validierungsprotokolle, die mit den behördlichen Einreichungsanforderungen übereinstimmen. Für Pharmakovigilanz- und klinische Prüfsysteme unterstützen wir auch die Integration mit CTMS- und EDC-Plattformen, um die nahtlose Einhaltung von Vorschriften in regulierten F&E-Umgebungen zu gewährleisten.

Welche Art von Unternehmen profitieren von diesen Lösungen?

Unsere AI/ML-Dienste sind für das gesamte Ökosystem der Biowissenschaften konzipiert. Große Pharmaunternehmen nutzen sie, um ihre Forschungspipelines zu beschleunigen und die Effizienz von Studien zu verbessern. Biotech-Startups verlassen sich auf uns, um schnell zu skalieren, ohne eine eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen, insbesondere bei der Entdeckung von Targets und der Lead-Optimierung. Auftragsforschungsinstitute (CROs) nutzen AI, um ihr Dienstleistungsangebot zu erweitern und die Effizienz der ausgelagerten Forschung und Entwicklung zu steigern. Akademische Forschungseinrichtungen und staatliche Labors nutzen unsere Lösungen für die Multi-omics-Forschung, die Entdeckung von Biomarkern und translationale Studien.

Wie gehen Sie mit dem Datenschutz und der Datensicherheit um?

Wir wenden bei allen Projekten Sicherheit auf Unternehmensniveau an. Dazu gehören die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung von Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand, strenge Zugriffskontrollen, rollenbasierte Berechtigungen und sichere Cloud- oder Hybridbereitstellungsoptionen. Unsere Infrastruktur und Arbeitsabläufe sind auf die Normen ISO 27001, GDPR und HIPAA abgestimmt. Für hochsensible Forschung entwickeln wir validierte Computersysteme, die die Erwartungen der Regulierungsbehörden in Bezug auf Nachvollziehbarkeit und Rückverfolgbarkeit erfüllen. Der Schutz der Vertraulichkeit von Patienten und der Schutz von geistigem Eigentum stehen im Mittelpunkt unseres Auftragsmodells.

Kann das AI Laborversuche vollständig ersetzen?

Nein, AI ist kein Ersatz für die Laborforschung, sondern ein leistungsstarker Beschleuniger. Es grenzt den riesigen chemischen und biologischen Raum auf eine überschaubare Anzahl von Kandidaten mit hoher Wahrscheinlichkeit ein und reduziert so Versuch und Irrtum und verschwendete Ressourcen. Beispielsweise helfen AI-gesteuerte QSAR- und ADMET-Vorhersagen dabei, die Synthese von Molekülen zu vermeiden, die aufgrund von Toxizität oder schlechter Bioverfügbarkeit scheitern könnten. Für die endgültige Validierung sind immer noch In-vitro-, In-vivo- und klinische Studien erforderlich, aber AI stellt sicher, dass diese Bemühungen auf die vielversprechendsten Kandidaten konzentriert werden.

Wie lange dauert es, eine maßgeschneiderte AI/ML-Lösung für die Arzneimittelforschung zu entwickeln?

Der Zeitrahmen hängt von der Datenverfügbarkeit, der Komplexität des Modells und dem Projektumfang ab. Ein Proof-of-Concept-Modell, wie z. B. eine virtuelle Screening-Pipeline oder ein Toxizitätsklassifikator, kann oft in wenigen Wochen geliefert werden. Umfassendere Plattformen, einschließlich Datenintegrationsebenen, Vorhersage-Dashboards und Funktionen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, benötigen in der Regel mehrere Monate. Unser iterativer Ansatz bedeutet, dass Sie schnell einen Nutzen daraus ziehen können, während wir parallel dazu unsere Fähigkeiten weiter ausbauen.

Bieten Sie neben der Softwareentwicklung auch Beratung an?

Ja. Innowise bietet sowohl Beratungs- als auch technische Dienstleistungen an. Wir beginnen mit Machbarkeitsanalysen, AI-Strategie-Workshops und Proof-of-Concept-Entwürfen, um den Business Case zu validieren. Sobald der Nutzen klar ist, entwickeln, implementieren und warten wir durchgängige AI-Systeme, einschließlich MLOps-Pipelines, Cloud-Infrastruktur und Integrationen mit Labor- und klinischen Systemen. Wir binden auch Fachexperten in die Kundenteams ein und bieten einen flexiblen Personaleinsatz von Datenwissenschaftlern, Bioinformatikern und ML-Ingenieuren zur Unterstützung Ihrer internen F&E.