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 Oplossingen voor het ontdekken en ontwikkelen van geneesmiddelen

Hoe kunnen AI en machine learning de ontdekking van geneesmiddelen versnellen?

AI en ML transformeren het ontdekkingsproces van geneesmiddelen door het automatiseren van gegevensintensieve, tijdrovende stappen die traditioneel jaren duren. Onze modellen ontginnen multi-omics datasets, wetenschappelijke literatuur en real-world bewijs om nieuwe therapeutische targets met meer vertrouwen te ontdekken. Virtuele screening en de novo moleculair ontwerp maken een snelle hitontdekking en leadoptimalisatie mogelijk door bindingsaffiniteiten, ADMET-eigenschappen en toxiciteitsprofielen te voorspellen voordat kostbare laboratoriumsynthese plaatsvindt. In preklinische en klinische fasen verbetert AI het proefontwerp, de stratificatie van patiënten en real-time veiligheidsbewaking, waardoor het succespercentage aanzienlijk toeneemt.

Heb ik mijn eigen datasets nodig om AI te gebruiken voor het ontdekken van geneesmiddelen?

Niet noodzakelijkerwijs. We kunnen werken met uw eigen experimentele of klinische datasets, maar integreren ook openbaar beschikbare biomedische gegevens zoals genomica, proteomica, transcriptomica en chemische bibliotheken. Ons team is gespecialiseerd in data-engineering: het opschonen, harmoniseren en samenvoegen van gestructureerde en ongestructureerde bronnen in bruikbare formaten. We ontwerpen ook cloud-gebaseerde data lakes en pipelines die een continue opname van labresultaten, literatuur en real-world bewijs mogelijk maken.

Voldoet uw software aan de voorschriften van de sector?

Ja. Elke oplossing is gebouwd met naleving van de regelgeving in gedachten. We volgen wereldwijde standaarden zoals FDA 21 CFR Part 11, EMA-richtlijnen, HIPAA, GDPR en GxP-praktijken (GLP, GCP, GMP). Onze processen omvatten volledige controletrajecten, verklaarbare AI-modules en validatieprotocollen die zijn afgestemd op de vereisten voor indiening bij de regelgevende instanties. Voor systemen voor geneesmiddelenbewaking en klinisch onderzoek ondersteunen we ook integratie met CTMS- en EDC-platforms, zodat naadloze naleving in gereguleerde R&D-omgevingen is gewaarborgd.

Wat voor bedrijven hebben baat bij deze oplossingen?

Onze AI/ML diensten zijn ontworpen voor het hele life sciences ecosysteem. Grote farmaceutische bedrijven gebruiken ze om ontdekkingspijplijnen te versnellen en de efficiëntie van proeven te verbeteren. Biotech startups vertrouwen op ons om snel te kunnen schalen zonder interne infrastructuur op te bouwen, vooral voor target discovery en lead optimalisatie. Contractonderzoeksorganisaties (CRO's) gebruiken AI om hun dienstenaanbod uit te breiden en de efficiëntie van uitbestede R&D te verhogen. Academische onderzoeksinstellingen en overheidslaboratoria gebruiken onze oplossingen voor multi-omics onderzoek, het ontdekken van biomarkers en translationele studies.

Hoe gaan jullie om met de privacy en beveiliging van gegevens?

We passen beveiliging op bedrijfsniveau toe op alle projecten. Dit omvat end-to-end versleuteling van gegevens in doorvoer en in rust, strikte toegangscontroles, rolgebaseerde machtigingen en veilige cloud- of hybride implementatieopties. Onze infrastructuur en workflows zijn afgestemd op ISO 27001, GDPR en HIPAA normen. Voor zeer gevoelig onderzoek ontwerpen we gevalideerde computersystemen die voldoen aan de verwachtingen van toezichthouders op het gebied van controleerbaarheid en traceerbaarheid. De bescherming van de vertrouwelijkheid van patiënten en de bescherming van bedrijfseigen IP staan centraal in ons engagementmodel.

Kan AI laboratoriumexperimenten volledig vervangen?

Nee, AI is geen vervanging voor laboratoriumwetenschap, maar een krachtige versneller. Het verkleint de enorme chemische en biologische ruimte tot een hanteerbaar aantal zeer waarschijnlijke kandidaten, waardoor trial-and-error en verspilling van middelen worden verminderd. AI-gestuurde QSAR- en ADMET-voorspellingen helpen u bijvoorbeeld te voorkomen dat u moleculen gaat synthetiseren waarvan de kans groot is dat ze mislukken door toxiciteit of slechte biologische beschikbaarheid. Voor de uiteindelijke validatie zijn nog steeds in vitro, in vivo en klinische studies nodig, maar AI zorgt ervoor dat deze inspanningen gericht zijn op de meest veelbelovende kandidaten.

Hoe lang duurt het om een aangepaste AI/ML oplossing te bouwen voor het ontdekken van geneesmiddelen?

Tijdschema's zijn afhankelijk van de beschikbaarheid van gegevens, de complexiteit van het model en de reikwijdte van het project. Een proof-of-conceptmodel, zoals een virtuele screeningpijplijn of een toxiciteitsclassificator, kan vaak in een paar weken worden opgeleverd. Uitgebreidere platforms, inclusief gegevensintegratielagen, voorspellende dashboards en functies om aan de regelgeving te voldoen, nemen doorgaans enkele maanden in beslag. Onze iteratieve aanpak betekent dat u snel waarde begint te zien, terwijl wij tegelijkertijd de mogelijkheden blijven uitbreiden.

Bieden jullie naast softwareontwikkeling ook consulting aan?

Ja. Innowise levert zowel adviserende als technische diensten. We beginnen met haalbaarheidsonderzoeken, AI strategie workshops en proof-of-concept ontwerpen om de business case te valideren. Zodra de waarde duidelijk is, bouwen, implementeren en onderhouden we end-to-end AI systemen, waaronder MLOps pipelines, cloud-infrastructuur en integraties met laboratorium- en klinische systemen. We integreren ook domeinspecialisten in klantenteams en bieden flexibele detachering van datawetenschappers, bioinformatici en ML-ingenieurs om uw interne R&D te ondersteunen.