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 Soluções para a investigação e desenvolvimento de medicamentos

Como é que o AI e a aprendizagem automática podem acelerar a descoberta de medicamentos?

O AI e o ML transformam o processo de descoberta de medicamentos, automatizando passos que consomem muitos dados e tempo e que tradicionalmente demoram anos. Os nossos modelos exploram conjuntos de dados multiómicos, literatura científica e provas do mundo real para descobrir novos alvos terapêuticos com maior confiança. O rastreio virtual e a conceção molecular de novo permitem a rápida descoberta de resultados e a otimização de pistas, prevendo afinidades de ligação, propriedades ADMET e perfis de toxicidade antes da dispendiosa síntese laboratorial. Nas fases pré-clínica e clínica, o AI melhora a conceção dos ensaios, a estratificação dos doentes e a monitorização da segurança em tempo real, aumentando significativamente as taxas de sucesso.

Preciso dos meus próprios conjuntos de dados para começar a utilizar o AI na descoberta de medicamentos?

Não necessariamente. Podemos trabalhar com os seus conjuntos de dados experimentais ou clínicos proprietários, mas também integrar dados biomédicos publicamente disponíveis, tais como genómica, proteómica, transcriptómica e bibliotecas químicas. A nossa equipa é especializada em engenharia de dados: limpeza, harmonização e fusão de fontes estruturadas e não estruturadas em formatos utilizáveis. Também concebemos lagos de dados e pipelines baseados na nuvem que permitem a ingestão contínua de resultados laboratoriais, literatura e provas do mundo real.

O seu software está em conformidade com os regulamentos do sector?

Sim. Todas as soluções são criadas tendo em conta a conformidade regulamentar. Seguimos normas globais como a FDA 21 CFR Parte 11, orientação da EMA, HIPAA, GDPR e práticas GxP (GLP, GCP, GMP). Os nossos processos incluem pistas de auditoria completas, módulos AI explicáveis e protocolos de validação que se alinham com os requisitos de submissão regulamentar. Para sistemas de farmacovigilância e ensaios clínicos, também apoiamos a integração com plataformas CTMS e EDC, garantindo uma conformidade perfeita em ambientes de I&D regulamentados.

Que tipo de empresas beneficiam destas soluções?

Os nossos serviços AI/ML foram concebidos para todo o ecossistema das ciências da vida. As grandes empresas farmacêuticas utilizam-nos para acelerar os pipelines de descoberta e melhorar a eficiência dos ensaios. As startups de biotecnologia confiam em nós para escalar rapidamente sem construir uma infraestrutura interna, especialmente para a descoberta de alvos e a otimização de pistas. As organizações de investigação contratadas (CROs) adoptam o AI para expandir as suas ofertas de serviços e ganhar eficiência na I&D subcontratada. As instituições de investigação académica e os laboratórios governamentais utilizam as nossas soluções para investigação multiómica, descoberta de biomarcadores e estudos de translação.

Como é que trata a privacidade e a segurança dos dados?

Aplicamos segurança de nível empresarial em todos os projectos. Isto inclui encriptação de ponta a ponta dos dados em trânsito e em repouso, controlos de acesso rigorosos, permissões baseadas em funções e opções seguras de implementação em nuvem ou híbrida. A nossa infraestrutura e fluxos de trabalho estão alinhados com as normas ISO 27001, GDPR e HIPAA. Para investigação altamente sensível, concebemos sistemas informáticos validados que satisfazem as expectativas dos reguladores em termos de auditabilidade e rastreabilidade. A proteção da confidencialidade dos pacientes e a salvaguarda da propriedade intelectual são fundamentais para o nosso modelo de compromisso.

O AI pode substituir completamente as experiências de laboratório?

Não, o AI não é um substituto para a ciência de bancada, mas um poderoso acelerador. Ele reduz o vasto espaço químico e biológico a um número gerenciável de candidatos de alta probabilidade, reduzindo a tentativa e erro e o desperdício de recursos. Por exemplo, as previsões QSAR e ADMET baseadas no AI ajudam-no a evitar a síntese de moléculas susceptíveis de falhar devido à toxicidade ou à fraca biodisponibilidade. A validação final ainda requer estudos in vitro, in vivo e clínicos, mas o AI garante que esses esforços sejam concentrados nos candidatos mais promissores.

Quanto tempo demora a construir uma solução AI/ML personalizada para a descoberta de medicamentos?

Os prazos dependem da disponibilidade dos dados, da complexidade do modelo e do âmbito do projeto. Um modelo de prova de conceito, como um pipeline de triagem virtual ou um classificador de toxicidade, pode muitas vezes ser entregue em poucas semanas. Plataformas mais abrangentes, incluindo camadas de integração de dados, painéis de controlo preditivos e funcionalidades de conformidade regulamentar, demoram normalmente vários meses. A nossa abordagem iterativa significa que começa a ver valor rapidamente, enquanto continuamos a expandir as capacidades em paralelo.

Oferecem consultoria para além do desenvolvimento de software?

Sim. O Innowise presta serviços de consultoria e técnicos. Começamos com avaliações de viabilidade, workshops de estratégia AI e projetos de prova de conceito para validar o caso de negócios. Quando o valor é claro, criamos, implantamos e mantemos sistemas AI de ponta a ponta, incluindo pipelines de MLOps, infraestrutura de nuvem e integrações com sistemas clínicos e de laboratório. Também integramos especialistas de domínio nas equipas dos clientes, oferecendo pessoal externo flexível de cientistas de dados, bioinformáticos e engenheiros de ML para apoiar a sua I&D interna.