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 Rozwiązania do odkrywania i opracowywania leków

W jaki sposób AI i uczenie maszynowe mogą przyspieszyć odkrywanie leków?

AI i ML przekształcają proces odkrywania leków poprzez automatyzację czasochłonnych etapów, które tradycyjnie zajmują lata. Nasze modele analizują wieloomowe zbiory danych, literaturę naukową i rzeczywiste dowody, aby z większą pewnością odkrywać nowe cele terapeutyczne. Wirtualne badania przesiewowe i projektowanie molekularne de novo umożliwiają szybkie odkrywanie hitów i optymalizację leadów poprzez przewidywanie powinowactwa wiązania, właściwości ADMET i profili toksyczności przed kosztowną syntezą laboratoryjną. W fazie przedklinicznej i klinicznej AI usprawnia projektowanie badań, stratyfikację pacjentów i monitorowanie bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, znacznie zwiększając wskaźniki sukcesu.

Czy potrzebuję własnych zestawów danych, aby zacząć używać AI do odkrywania leków?

Niekoniecznie. Możemy pracować z zastrzeżonymi zestawami danych eksperymentalnych lub klinicznych, ale także integrować publicznie dostępne dane biomedyczne, takie jak genomika, proteomika, transkryptomika i biblioteki chemiczne. Nasz zespół specjalizuje się w inżynierii danych: czyszczeniu, harmonizacji i łączeniu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł w użyteczne formaty. Projektujemy również oparte na chmurze jeziora danych i potoki, które umożliwiają ciągłe pozyskiwanie wyników laboratoryjnych, literatury i rzeczywistych dowodów.

Czy oprogramowanie jest zgodne z przepisami branżowymi?

Tak. Każde rozwiązanie jest tworzone z myślą o zgodności z przepisami. Przestrzegamy globalnych standardów, takich jak FDA 21 CFR część 11, wytyczne EMA, HIPAA, RODO i praktyki GxP (GLP, GCP, GMP). Nasze procesy obejmują pełne ścieżki audytu, objaśnialne moduły AI i protokoły walidacji, które są zgodne z wymogami regulacyjnymi. W przypadku systemów nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii i badań klinicznych wspieramy również integrację z platformami CTMS i EDC, zapewniając płynną zgodność w regulowanych środowiskach badawczo-rozwojowych.

Jakie firmy korzystają z tych rozwiązań?

Nasze usługi AI/ML są przeznaczone dla całego ekosystemu nauk przyrodniczych. Duże przedsiębiorstwa farmaceutyczne wykorzystują je do przyspieszenia procesu odkrywania i poprawy wydajności badań. Startupy biotechnologiczne polegają na nas w celu szybkiego skalowania bez konieczności budowania własnej infrastruktury, zwłaszcza w zakresie odkrywania celów i optymalizacji leadów. Organizacje zajmujące się badaniami na zlecenie (CRO) wdrażają AI, aby rozszerzyć swoją ofertę usług i zwiększyć wydajność w outsourcingu badań i rozwoju. Akademickie instytucje badawcze i laboratoria rządowe wykorzystują nasze rozwiązania do badań wieloomowych, odkrywania biomarkerów i badań translacyjnych.

Jak radzisz sobie z prywatnością i bezpieczeństwem danych?

We wszystkich projektach stosujemy zabezpieczenia klasy korporacyjnej. Obejmuje to kompleksowe szyfrowanie danych przesyłanych i przechowywanych, ścisłą kontrolę dostępu, uprawnienia oparte na rolach oraz bezpieczne opcje wdrażania w chmurze lub hybrydowe. Nasza infrastruktura i przepływy pracy są zgodne z normami ISO 27001, RODO i HIPAA. W przypadku wysoce wrażliwych badań projektujemy zweryfikowane systemy komputerowe, które spełniają oczekiwania organów regulacyjnych w zakresie audytowalności i identyfikowalności. Ochrona poufności danych pacjentów i praw własności intelektualnej mają kluczowe znaczenie dla naszego modelu zaangażowania.

Czy AI może całkowicie zastąpić eksperymenty laboratoryjne?

Nie, AI nie jest substytutem badań laboratoryjnych, ale potężnym akceleratorem. Zawęża ogromną przestrzeń chemiczną i biologiczną do możliwej do zarządzania liczby kandydatów o wysokim prawdopodobieństwie, zmniejszając liczbę prób i błędów oraz marnując zasoby. Na przykład, prognozy QSAR i ADMET oparte na AI pomagają uniknąć syntezy cząsteczek, które mogą zawieść z powodu toksyczności lub słabej biodostępności. Ostateczna walidacja nadal wymaga badań in vitro, in vivo i klinicznych, ale AI zapewnia, że wysiłki te koncentrują się na najbardziej obiecujących kandydatach.

Jak długo trwa tworzenie niestandardowego rozwiązania AI/ML do odkrywania leków?

Terminy zależą od dostępności danych, złożoności modelu i zakresu projektu. Model proof-of-concept, taki jak wirtualny potok przesiewowy lub klasyfikator toksyczności, często można dostarczyć w ciągu kilku tygodni. Bardziej kompleksowe platformy, w tym warstwy integracji danych, predykcyjne pulpity nawigacyjne i funkcje zgodności z przepisami, zwykle zajmują kilka miesięcy. Nasze iteracyjne podejście oznacza, że szybko zaczynasz dostrzegać wartość, podczas gdy my równolegle rozszerzamy możliwości.

Czy oprócz tworzenia oprogramowania oferujecie również usługi konsultingowe?

Tak. Innowise świadczy zarówno usługi doradcze, jak i techniczne. Zaczynamy od oceny wykonalności, warsztatów strategicznych AI i projektów proof-of-concept, aby zweryfikować uzasadnienie biznesowe. Gdy wartość jest jasna, budujemy, wdrażamy i utrzymujemy kompleksowe systemy AI, w tym potoki MLOps, infrastrukturę chmurową oraz integracje z systemami laboratoryjnymi i klinicznymi. Włączamy również specjalistów dziedzinowych do zespołów klientów, oferując elastyczne zatrudnienie naukowców zajmujących się danymi, bioinformatyków i inżynierów ML w celu wsparcia wewnętrznych prac badawczo-rozwojowych.