Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Om ossSjukvård & medicinteknikLäkemedel & bioteknik
AI håller på att förändra Läkemedelsindustrinoch ett av de mest betydelsefulla områdena är processen för läkemedelsutveckling. Med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer, t.ex. transformatormodeller och grafneurala nätverk, och stora datamängder påskyndar AI upptäckten av nya behandlingar och förbättrar effektiviteten i hela utvecklingsprocessen.
Multiomisk dataanalys
Analys av kliniska data
Analys av vetenskapliga forskningsdata
De novo läkemedelsdesign
ML + molekylär dynamik
ML + molekylär dockning
Förbättra din AI-drivna läkemedelsupptäckt med Innowise.
AI innebär en total förändring för läkemedelsindustrin: den erbjuder många fördelar som gör processen för upptäckt och utveckling av läkemedel smidigare och effektivare.
Vi utvecklade en maskininlärningsmodell för att förutsäga vattenlöslighet för nya småmolekylära hämmare riktade mot protein X. Med hjälp av experimentellt bestämda löslighetsdata tränade vi en anpassad ML-pipeline som utnyttjar molekylära deskriptorer. Modellen uppnådde en R-kvadrat på 0,70 vid extern validering, vilket gör den till ett värdefullt verktyg för screening av virtuella bibliotek och prioritering av föreningar för syntes.
Läs mer
Vi förbättrade förutsägelserna av leverclearance i en GastroPlus PBPK-modell med hjälp av en hybrid maskininlärningsmetod. Genom att kombinera LightGBM och D-MPNN grafneurala nätverk uppnådde vår modell en R-kvadrat på 0,82 i korsvalidering. Integrationen minskade det genomsnittliga vikfelet från 2,5 till 2,0 jämfört med traditionella in vitro-skaleringsmetoder, vilket möjliggör mer tillförlitliga förutsägelser av läkemedelsexponering.
Läs mer
Innan vi kan utforma ett läkemedel måste vi identifiera det terapeutiska målet - oavsett om det är ett specifikt enzym, en muterad gen eller en kritisk signalväg. Genom analys av storskaliga biologiska data, inklusive genomisk och transkriptomisk information från nästa generations sekvensering (NGS), hjälper AI till att identifiera de bästa möjligheterna för terapeutisk inriktning. Avancerade maskininlärningsalgoritmer, t.ex. grafneurala nätverk och transfer learning.
Läs mer
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.
Innowise är kunniga inom maskininlärning (djupinlärning, förstärkningsinlärning, klassiska tekniker), kemiinformatik, bioinformatik och läkemedelsutvecklingsprocesser och använder verktyg och tekniker som är standard i branschen för att skapa effektiva AI-lösningar för läkemedelsupptäckt.
Du kan hyra AI-utvecklare från Innowise genom att kontakta vårt team via vår webbplats. Vi erbjuder flexibla uppdragsmodeller, inklusive projektbaserade kontrakt och dedikerade team, för att bäst passa dina projektbehov och budget och sätta ihop ett team av AI-utvecklare med rätt expertis för att leverera framgångsrika resultat.
