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La IA está transformando la industria farmacéuticay una de las áreas de mayor impacto es el proceso de descubrimiento de fármacos. Mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático, como los modelos de transformada y las redes neuronales gráficas, y grandes cantidades de datos, la IA está acelerando el descubrimiento de nuevos tratamientos y mejorando la eficiencia de todo el proceso de desarrollo.
Análisis de datos multiómicos
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Diseño de fármacos de novo
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La IA es un factor de cambio total en la industria farmacéutica: ofrece muchas ventajas que hacen que el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos sea más fluido y eficiente.
Desarrollamos un modelo de aprendizaje automático para predecir la solubilidad acuosa de nuevos inhibidores de moléculas pequeñas dirigidos a la proteína X. A partir de datos de solubilidad determinados experimentalmente, entrenamos una línea de ML personalizada aprovechando descriptores moleculares. El modelo alcanzó una R-cuadrado de 0,70 en la validación externa, por lo que es una herramienta valiosa para el cribado de bibliotecas virtuales y la priorización de compuestos para la síntesis.
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Mejoramos las predicciones del aclaramiento hepático en un modelo PBPK de GastroPlus utilizando un enfoque híbrido de aprendizaje automático. Combinando las redes neuronales gráficas LightGBM y D-MPNN, nuestro modelo alcanzó un R-cuadrado de 0,82 en validación cruzada. La integración redujo el error medio de pliegue de 2,5 a 2,0 en comparación con los métodos tradicionales de escalado in vitro, permitiendo predicciones más fiables de la exposición a fármacos.
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Antes de diseñar un fármaco, tenemos que identificar la diana terapéutica, ya sea una enzima específica, un gen mutado o una vía de señalización crítica. Mediante el análisis de datos biológicos a gran escala, incluida la información genómica y transcriptómica procedente de la secuenciación de nueva generación (NGS), la IA ayuda a identificar las mejores oportunidades terapéuticas. Algoritmos avanzados de aprendizaje automático, como las redes neuronales gráficas y el aprendizaje por transferencia.
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AI isn't a replacement for traditional methods in drug development. It's a great tool to help speed things up and make them more efficient. While AI algorithms can analyze huge amounts of data, predict molecular properties, and identify potential drug candidates more efficiently than traditional approaches, it's still important to test them out in real life.
Innowise's AI projects are built to comply with all relevant regulatory standards (FDA, EMA, ICH, GDPR, HIPAA). We have rigorous data governance, validated and documented models, and a commitment to explainable AI. We make sure that the data we use is of good quality, secure, and transparent throughout the development process. This thorough process helps us avoid potential risks and guarantee reliable results for our clients.
Competente en aprendizaje automático (aprendizaje profundo, aprendizaje de refuerzo, técnicas clásicas), quimioinformática, bioinformática y procesos de desarrollo de fármacos, Innowise aprovecha las herramientas y tecnologías estándar del sector para crear soluciones de IA impactantes para el descubrimiento de fármacos.
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Director de Ciencias de la Vida Basadas en Datos
Roman leads the charge in AI-driven drug discovery and clinical research. He specializes in turning fragmented medical data into high-performance analytical tools that accelerate innovation in labs and transform modern life sciences practices.
