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 Soluzioni per la scoperta e lo sviluppo di farmaci

In che modo AI e l'apprendimento automatico possono accelerare la scoperta di farmaci?

AI e ML trasformano il processo di scoperta dei farmaci automatizzando le fasi più lunghe e pesanti che tradizionalmente richiedono anni. I nostri modelli analizzano insiemi di dati multi-omici, letteratura scientifica e prove del mondo reale per scoprire nuovi bersagli terapeutici con maggiore sicurezza. Lo screening virtuale e la progettazione molecolare de novo consentono di scoprire rapidamente gli hit e di ottimizzare i lead, prevedendo le affinità di legame, le proprietà ADMET e i profili di tossicità prima della costosa sintesi di laboratorio. Nelle fasi precliniche e cliniche, AI migliora la progettazione degli studi, la stratificazione dei pazienti e il monitoraggio della sicurezza in tempo reale, aumentando significativamente i tassi di successo.

Ho bisogno di set di dati propri per iniziare a utilizzare AI per la scoperta di farmaci?

Non necessariamente. Possiamo lavorare con i vostri set di dati sperimentali o clinici proprietari, ma anche integrare i dati biomedici disponibili pubblicamente, come la genomica, la proteomica, la trascrittomica e le librerie chimiche. Il nostro team è specializzato nell'ingegneria dei dati: pulizia, armonizzazione e fusione di fonti strutturate e non strutturate in formati utilizzabili. Progettiamo inoltre data lake e pipeline basate su cloud che consentono l'ingestione continua di risultati di laboratorio, letteratura e prove reali.

Il vostro software è conforme alle normative del settore?

Sì. Ogni soluzione è costruita tenendo conto della conformità normativa. Seguiamo standard globali come FDA 21 CFR Part 11, linee guida EMA, HIPAA, GDPR e pratiche GxP (GLP, GCP, GMP). I nostri processi includono audit trail completi, moduli AI spiegabili e protocolli di convalida in linea con i requisiti normativi. Per i sistemi di farmacovigilanza e di sperimentazione clinica, supportiamo anche l'integrazione con le piattaforme CTMS e EDC, garantendo la conformità senza soluzione di continuità negli ambienti di R&S regolamentati.

Che tipo di aziende beneficiano di queste soluzioni?

I nostri servizi AI/ML sono progettati per l'intero ecosistema delle scienze della vita. Le grandi aziende farmaceutiche li utilizzano per accelerare le pipeline di scoperta e migliorare l'efficienza dei trial. Le startup biotecnologiche si affidano a noi per scalare rapidamente senza dover costruire un'infrastruttura interna, soprattutto per la scoperta dei target e l'ottimizzazione dei lead. Le organizzazioni di ricerca a contratto (CRO) adottano l'AI per ampliare la propria offerta di servizi e guadagnare efficienza nella R&S in outsourcing. Gli istituti di ricerca accademici e i laboratori governativi utilizzano le nostre soluzioni per la ricerca multi-omica, la scoperta di biomarcatori e gli studi traslazionali.

Come gestite la privacy e la sicurezza dei dati?

Applichiamo una sicurezza di livello aziendale in tutti i progetti. Ciò include la crittografia end-to-end dei dati in transito e a riposo, controlli di accesso rigorosi, autorizzazioni basate sui ruoli e opzioni di distribuzione sicure nel cloud o ibride. La nostra infrastruttura e i nostri flussi di lavoro sono allineati agli standard ISO 27001, GDPR e HIPAA. Per le ricerche altamente sensibili, progettiamo sistemi informatici convalidati che soddisfano le aspettative delle autorità di regolamentazione in materia di audit e tracciabilità. La protezione della riservatezza dei pazienti e la salvaguardia della proprietà intellettuale sono elementi centrali del nostro modello di impegno.

L'AI può sostituire completamente gli esperimenti di laboratorio?

No, AI non è un sostituto della scienza di laboratorio, ma un potente acceleratore. Restringe il vasto spazio chimico e biologico a un numero gestibile di candidati ad alta probabilità, riducendo i tentativi e gli errori e lo spreco di risorse. Ad esempio, le previsioni QSAR e ADMET guidate da AI consentono di evitare la sintesi di molecole che potrebbero fallire a causa della tossicità o della scarsa biodisponibilità. La convalida finale richiede ancora studi in vitro, in vivo e clinici, ma AI garantisce che gli sforzi siano concentrati sui candidati più promettenti.

Quanto tempo occorre per costruire una soluzione AI/ML personalizzata per la scoperta di farmaci?

Le tempistiche dipendono dalla disponibilità dei dati, dalla complessità del modello e dalla portata del progetto. Un modello proof-of-concept, come una pipeline di screening virtuale o un classificatore di tossicità, può spesso essere consegnato in poche settimane. Piattaforme più complete, che includono livelli di integrazione dei dati, dashboard predittivi e funzioni di conformità alle normative, richiedono in genere diversi mesi. Il nostro approccio iterativo consente di iniziare a vedere il valore rapidamente, mentre noi continuiamo ad espandere le capacità in parallelo.

Offrite consulenza oltre allo sviluppo del software?

Sì. Innowise fornisce servizi sia di consulenza che tecnici. Iniziamo con valutazioni di fattibilità, workshop sulla strategia AI e progetti di proof-of-concept per convalidare il business case. Una volta chiarito il valore, costruiamo, implementiamo e manteniamo i sistemi AI end-to-end, comprese le pipeline MLOps, l'infrastruttura cloud e le integrazioni con i sistemi clinici e di laboratorio. Inoltre, inseriamo specialisti del settore nei team dei clienti, offrendo un personale flessibile di data scientist, bioinformatici e ingegneri ML per supportare la vostra R&S interna.