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 Solutions pour la découverte et le développement de médicaments

Comment le AI et l'apprentissage automatique peuvent-ils accélérer la découverte de médicaments ?

AI et ML transforment le processus de découverte de médicaments en automatisant les étapes chronophages et lourdes en données qui prennent traditionnellement des années. Nos modèles exploitent les ensembles de données multi-omiques, la littérature scientifique et les preuves du monde réel pour découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques avec une plus grande confiance. Le criblage virtuel et la conception moléculaire de novo permettent de trouver rapidement des résultats et d'optimiser les pistes en prédisant les affinités de liaison, les propriétés ADMET et les profils de toxicité avant la coûteuse synthèse en laboratoire. Dans les phases précliniques et cliniques, le AI améliore la conception des essais, la stratification des patients et la surveillance de la sécurité en temps réel, ce qui augmente considérablement les taux de réussite.

Ai-je besoin de mes propres ensembles de données pour commencer à utiliser le AI pour la découverte de médicaments ?

Pas nécessairement. Nous pouvons travailler avec vos ensembles de données expérimentales ou cliniques exclusives, mais aussi intégrer des données biomédicales accessibles au public telles que la génomique, la protéomique, la transcriptomique et les chimiothèques. Notre équipe est spécialisée dans l'ingénierie des données : nettoyage, harmonisation et fusion de sources structurées et non structurées dans des formats utilisables. Nous concevons également des lacs de données et des pipelines basés sur le cloud qui permettent l'ingestion continue des résultats de laboratoire, de la littérature et des preuves du monde réel.

Votre logiciel est-il conforme aux réglementations sectorielles ?

Oui. Chaque solution est élaborée en tenant compte de la conformité réglementaire. Nous respectons les normes internationales telles que FDA 21 CFR Part 11, les directives de l'EMA, HIPAA, GDPR et les pratiques GxP (GLP, GCP, GMP). Nos processus comprennent des pistes d'audit complètes, des modules AI explicables et des protocoles de validation qui s'alignent sur les exigences de soumission réglementaire. Pour les systèmes de pharmacovigilance et d'essais cliniques, nous prenons également en charge l'intégration avec les plateformes CTMS et EDC, garantissant ainsi une conformité transparente dans les environnements R&D réglementés.

Quels sont les types d'entreprises qui bénéficient de ces solutions ?

Nos services AI/ML sont conçus pour l'ensemble de l'écosystème des sciences de la vie. Les grandes entreprises pharmaceutiques les utilisent pour accélérer les pipelines de découverte et améliorer l'efficacité des essais. Les jeunes entreprises de biotechnologie comptent sur nous pour évoluer rapidement sans avoir à construire d'infrastructure interne, en particulier pour la découverte de cibles et l'optimisation des têtes de série. Les organismes de recherche sous contrat (CRO) adoptent AI pour élargir leur offre de services et gagner en efficacité dans la R&D externalisée. Les instituts de recherche universitaires et les laboratoires gouvernementaux utilisent nos solutions pour la recherche multi-omique, la découverte de biomarqueurs et les études translationnelles.

Comment gérez-vous la confidentialité et la sécurité des données ?

Nous appliquons une sécurité de niveau entreprise à tous les projets. Cela inclut le chiffrement de bout en bout des données en transit et au repos, des contrôles d'accès stricts, des autorisations basées sur les rôles et des options de déploiement sécurisées dans le cloud ou hybrides. Notre infrastructure et nos flux de travail sont alignés sur les normes ISO 27001, GDPR et HIPAA. Pour les recherches hautement sensibles, nous concevons des systèmes informatiques validés qui répondent aux attentes des régulateurs en matière d'auditabilité et de traçabilité. La protection de la confidentialité des patients et la sauvegarde de la propriété intellectuelle sont au cœur de notre modèle d'engagement.

Le AI peut-il remplacer complètement les expériences en laboratoire ?

Non, AI n'est pas un substitut à la science de laboratoire, mais un puissant accélérateur. Il réduit le vaste espace chimique et biologique à un nombre gérable de candidats à forte probabilité, réduisant ainsi les essais et erreurs et le gaspillage de ressources. Par exemple, les prédictions QSAR et ADMET basées sur le AI vous aident à éviter de synthétiser des molécules susceptibles d'échouer en raison de leur toxicité ou de leur faible biodisponibilité. La validation finale nécessite toujours des études in vitro, in vivo et cliniques, mais AI garantit que ces efforts se concentrent sur les candidats les plus prometteurs.

Combien de temps faut-il pour construire une solution AI/ML personnalisée pour la découverte de médicaments ?

Les délais dépendent de la disponibilité des données, de la complexité du modèle et de la portée du projet. Un modèle de validation de concept, tel qu'un pipeline de dépistage virtuel ou un classificateur de toxicité, peut souvent être livré en quelques semaines. Les plateformes plus complètes, comprenant des couches d'intégration de données, des tableaux de bord prédictifs et des fonctions de conformité réglementaire, prennent généralement plusieurs mois. Grâce à notre approche itérative, vous commencez à voir la valeur ajoutée rapidement, tandis que nous continuons à développer les capacités en parallèle.

Proposez-vous des services de conseil en plus du développement de logiciels ?

Oui. Innowise fournit à la fois des services de conseil et des services techniques. Nous commençons par des évaluations de faisabilité, des ateliers de stratégie AI et des conceptions de démonstration de faisabilité pour valider l'analyse de rentabilité. Une fois que la valeur est claire, nous construisons, déployons et maintenons des systèmes AI de bout en bout, y compris des pipelines MLOps, une infrastructure en nuage et des intégrations avec des systèmes de laboratoire et cliniques. Nous intégrons également des spécialistes du domaine dans les équipes de nos clients, en proposant une externalisation flexible des scientifiques des données, des bioinformaticiens et des ingénieurs ML pour soutenir votre R&D interne.