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Sobre nósSaúde e Tecnologia MédicaFarmacêutica e Biotecnologia
A IA está a transformar a indústria farmacêuticae uma das áreas de impacto mais significativas é o processo de descoberta de medicamentos. Utilizando algoritmos avançados de aprendizagem automática, como modelos transformadores e redes neurais gráficas, e grandes quantidades de dados, a IA está a acelerar a descoberta de novos tratamentos e a melhorar a eficiência de todo o processo de desenvolvimento.
Análise de dados multiómicos
Análise de dados clínicos
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Conceção de medicamentos de novo
ML + dinâmica molecular
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Melhore a sua descoberta de medicamentos baseada em IA com o Innowise.
A IA é um fator de mudança total na indústria farmacêutica: oferece muitos benefícios que tornam o processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos mais suave e mais eficiente.
Desenvolvemos um modelo de aprendizagem automática para prever a solubilidade aquosa de novos inibidores de pequenas moléculas que têm como alvo a proteína X. Utilizando dados de solubilidade determinados experimentalmente, treinámos um pipeline de aprendizagem automática personalizado, aproveitando descritores moleculares. O modelo alcançou um R-quadrado de 0,70 na validação externa, o que o torna uma ferramenta valiosa para a triagem de bibliotecas virtuais e a priorização de compostos para síntese.
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Melhorámos as previsões da depuração hepática num modelo PBPK GastroPlus utilizando uma abordagem híbrida de aprendizagem automática. Combinando as redes neurais gráficas LightGBM e D-MPNN, o nosso modelo atingiu um R-quadrado de 0,82 na validação cruzada. A integração reduziu o erro de dobra médio de 2,5 para 2,0 em comparação com os métodos tradicionais de escalonamento in vitro, permitindo previsões mais fiáveis da exposição ao medicamento.
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Antes de conceber um medicamento, temos de identificar o alvo terapêutico - quer se trate de uma enzima específica, de um gene mutado ou de uma via de sinalização crítica. Através da análise de dados biológicos em grande escala, incluindo informação genómica e transcriptómica da sequenciação de nova geração (NGS), a IA ajuda a identificar as melhores oportunidades de orientação terapêutica. Algoritmos avançados de aprendizagem automática, como as redes neurais gráficas e a aprendizagem por transferência.
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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.
Proficiente em aprendizagem automática (aprendizagem profunda, aprendizagem por reforço, técnicas clássicas), quiminformática, bioinformática e processos de desenvolvimento de medicamentos, a Innowise utiliza ferramentas e tecnologias padrão da indústria para criar soluções de IA impactantes para a descoberta de medicamentos.
Pode contratar programadores de IA da Innowise contactando a nossa equipa através do nosso website. Oferecemos modelos de compromisso flexíveis, incluindo contratos baseados em projectos e equipas dedicadas, para melhor se adequar às necessidades e ao orçamento do seu projeto e reunir uma equipa de programadores de IA com a experiência certa para obter resultados bem sucedidos.
Diretor de Ciências da Vida baseadas em dados
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.
