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 Soluciones para el descubrimiento y desarrollo de fármacos

¿Cómo pueden el AI y el aprendizaje automático acelerar el descubrimiento de fármacos?

AI y ML transforman el proceso de descubrimiento de fármacos mediante la automatización de los pasos que requieren muchos datos y mucho tiempo y que tradicionalmente llevan años. Nuestros modelos exploran conjuntos de datos multiómicos, literatura científica y pruebas del mundo real para descubrir nuevas dianas terapéuticas con mayor confianza. El cribado virtual y el diseño molecular de novo permiten un rápido descubrimiento y optimización de dianas mediante la predicción de afinidades de unión, propiedades ADMET y perfiles de toxicidad antes de la costosa síntesis de laboratorio. En las fases preclínica y clínica, AI mejora el diseño de los ensayos, la estratificación de los pacientes y la monitorización de la seguridad en tiempo real, aumentando significativamente las tasas de éxito.

¿Necesito mis propios conjuntos de datos para empezar a utilizar el AI en el descubrimiento de fármacos?

No necesariamente. Podemos trabajar con sus conjuntos de datos experimentales o clínicos patentados, pero también integrar datos biomédicos disponibles públicamente, como genómica, proteómica, transcriptómica y bibliotecas químicas. Nuestro equipo está especializado en ingeniería de datos: limpieza, armonización y fusión de fuentes estructuradas y no estructuradas en formatos utilizables. También diseñamos lagos de datos basados en la nube y pipelines que permiten la ingestión continua de resultados de laboratorio, literatura y pruebas del mundo real.

¿Cumple su software la normativa del sector?

Sí. Todas las soluciones se crean teniendo en cuenta el cumplimiento normativo. Seguimos estándares globales como FDA 21 CFR Parte 11, guía EMA, HIPAA, GDPR y prácticas GxP (GLP, GCP, GMP). Nuestros procesos incluyen pistas de auditoría completas, módulos AI explicables y protocolos de validación que se alinean con los requisitos reglamentarios de presentación. Para los sistemas de farmacovigilancia y ensayos clínicos, también apoyamos la integración con plataformas CTMS y EDC, garantizando el cumplimiento sin fisuras en entornos regulados de I+D.

¿Qué tipo de empresas se benefician de estas soluciones?

Nuestros servicios AI/ML están diseñados para todo el ecosistema de las ciencias de la vida. Las grandes empresas farmacéuticas los utilizan para acelerar los procesos de descubrimiento y mejorar la eficiencia de los ensayos. Las nuevas empresas de biotecnología confían en nosotros para escalar rápidamente sin necesidad de construir infraestructuras internas, especialmente para el descubrimiento de objetivos y la optimización de pistas. Las organizaciones de investigación por contrato (CRO) adoptan AI para ampliar su oferta de servicios y ganar eficiencia en la I+D externalizada. Las instituciones académicas de investigación y los laboratorios gubernamentales utilizan nuestras soluciones para la investigación multiómica, el descubrimiento de biomarcadores y los estudios traslacionales.

¿Cómo gestionan la privacidad y seguridad de los datos?

Aplicamos seguridad de nivel empresarial en todos los proyectos. Esto incluye el cifrado integral de los datos en tránsito y en reposo, estrictos controles de acceso, permisos basados en funciones y opciones de despliegue seguras en la nube o híbridas. Nuestra infraestructura y flujos de trabajo están alineados con las normas ISO 27001, GDPR e HIPAA. Para investigaciones altamente sensibles, diseñamos sistemas informáticos validados que satisfacen las expectativas de los reguladores en cuanto a auditabilidad y trazabilidad. La protección de la confidencialidad de los pacientes y la salvaguarda de la propiedad intelectual son fundamentales para nuestro modelo de compromiso.

¿Puede el AI sustituir por completo a los experimentos de laboratorio?

No, AI no es un sustituto de la ciencia de laboratorio, sino un potente acelerador. Reduce el vasto espacio químico y biológico a un número manejable de candidatos de alta probabilidad, reduciendo el ensayo-error y el despilfarro de recursos. Por ejemplo, las predicciones QSAR y ADMET basadas en AI ayudan a evitar la síntesis de moléculas con probabilidades de fracasar debido a su toxicidad o escasa biodisponibilidad. La validación final sigue requiriendo estudios in vitro, in vivo y clínicos, pero AI garantiza que esos esfuerzos se centren en los candidatos más prometedores.

¿Cuánto se tarda en construir una solución AI/ML a medida para el descubrimiento de fármacos?

Los plazos dependen de la disponibilidad de datos, la complejidad del modelo y el alcance del proyecto. Un modelo de prueba de concepto, como un proceso de cribado virtual o un clasificador de toxicidad, puede entregarse en pocas semanas. Las plataformas más completas, que incluyen capas de integración de datos, cuadros de mando predictivos y funciones de cumplimiento de la normativa, suelen tardar varios meses. Nuestro enfoque iterativo le permite empezar a ver el valor rápidamente, mientras seguimos ampliando las capacidades en paralelo.

¿Ofrecen consultoría además de desarrollo de software?

Sí. Innowise ofrece servicios de asesoramiento y técnicos. Comenzamos con evaluaciones de viabilidad, talleres de estrategia AI y diseños de prueba de concepto para validar el caso de negocio. Una vez que el valor está claro, construimos, desplegamos y mantenemos sistemas AI de extremo a extremo, incluidos conductos MLOps, infraestructura en la nube e integraciones con sistemas clínicos y de laboratorio. También integramos especialistas de dominio en los equipos de los clientes, ofreciendo personal externo flexible de científicos de datos, bioinformáticos e ingenieros de ML para apoyar su I+D interna.