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 Lösningar för upptäckt och utveckling av läkemedel

Hur kan AI och maskininlärning påskynda läkemedelsupptäckten?

AI och ML förändrar processen för läkemedelsupptäckt genom att automatisera datatunga, tidskrävande steg som traditionellt tar flera år. Våra modeller analyserar multi-omikdataset, vetenskaplig litteratur och verkliga bevis för att upptäcka nya terapeutiska mål med högre tillförlitlighet. Virtuell screening och de novo-molekylär design möjliggör snabb upptäckt av träffar och optimering av ledtrådar genom att förutsäga bindningsaffiniteter, ADMET-egenskaper och toxicitetsprofiler före kostsam laboratoriesyntes. I prekliniska och kliniska faser förbättrar AI studiedesign, patientstratifiering och säkerhetsövervakning i realtid, vilket avsevärt ökar framgångsgraden.

Behöver jag mina egna dataset för att börja använda AI för läkemedelsforskning?

Inte nödvändigtvis. Vi kan arbeta med dina egna experimentella eller kliniska dataset, men även integrera offentligt tillgängliga biomedicinska data som genomik, proteomik, transkriptomik och kemiska bibliotek. Vårt team är specialiserat på datateknik: rengöring, harmonisering och sammanslagning av strukturerade och ostrukturerade källor till användbara format. Vi utformar också molnbaserade datasjöar och pipelines som möjliggör löpande inmatning av labbresultat, litteratur och verkliga bevis.

Är din programvara förenlig med branschreglerna?

Ja, det gör vi. Varje lösning är byggd med regelefterlevnad i åtanke. Vi följer globala standarder som FDA 21 CFR Part 11, EMA:s riktlinjer, HIPAA, GDPR och GxP-praxis (GLP, GCP, GMP). Våra processer omfattar fullständiga verifieringskedjor, förklarbara AI-moduler och valideringsprotokoll som överensstämmer med kraven för inlämning till myndigheter. För system för farmakovigilans och kliniska prövningar stöder vi även integration med CTMS- och EDC-plattformar, vilket säkerställer sömlös efterlevnad i reglerade FoU-miljöer.

Vilken typ av företag kan dra nytta av dessa lösningar?

Våra AI/ML-tjänster är utformade för hela det biovetenskapliga ekosystemet. Stora läkemedelsföretag använder dem för att påskynda upptäcktspipelines och förbättra effektiviteten i prövningar. Nystartade bioteknikföretag förlitar sig på oss för att snabbt kunna skala upp sin verksamhet utan att behöva bygga upp en egen infrastruktur, särskilt när det gäller målupptäckt och optimering av leads. CRO-företag (Contract Research Organization) använder AI för att utöka sitt tjänsteutbud och öka effektiviteten inom outsourcad FoU. Akademiska forskningsinstitut och statliga laboratorier använder våra lösningar för multi-omikforskning, upptäckt av biomarkörer och translationella studier.

Hur hanterar du datasekretess och datasäkerhet?

Vi tillämpar säkerhet i företagsklass i alla projekt. Detta inkluderar end-to-end-kryptering av data i transit och i vila, strikta åtkomstkontroller, rollbaserade behörigheter och säkra moln- eller hybriddistributionsalternativ. Vår infrastruktur och våra arbetsflöden är anpassade till ISO 27001-, GDPR- och HIPAA-standarder. För mycket känslig forskning utformar vi validerade datorsystem som uppfyller myndigheternas förväntningar på granskningsbarhet och spårbarhet. Att skydda patientsekretessen och skydda äganderätten till immateriella rättigheter är centralt i vår uppdragsmodell.

Kan AI helt ersätta laboratorieförsök?

Nej, AI är inte ett substitut för vetenskaplig forskning, utan en kraftfull accelerator. Den begränsar det stora kemiska och biologiska området till ett hanterbart antal kandidater med hög sannolikhet, vilket minskar antalet försök och misstag och slöseri med resurser. Till exempel hjälper AI-drivna QSAR- och ADMET-förutsägelser dig att undvika att syntetisera molekyler som sannolikt kommer att misslyckas på grund av toxicitet eller dålig biotillgänglighet. Slutlig validering kräver fortfarande in vitro-, in vivo- och kliniska studier, men AI säkerställer att dessa ansträngningar fokuseras på de mest lovande kandidaterna.

Hur lång tid tar det att bygga en anpassad AI/ML-lösning för läkemedelsforskning?

Tidsramarna beror på datatillgänglighet, modellens komplexitet och projektets omfattning. En proof-of-concept-modell, t.ex. en virtuell screeningpipeline eller en toxicitetsklassificering, kan ofta levereras på några veckor. Mer omfattande plattformar, inklusive dataintegrationslager, prediktiva instrumentpaneler och funktioner för regelefterlevnad, tar vanligtvis flera månader. Vår iterativa metod innebär att du snabbt börjar se värdet, samtidigt som vi fortsätter att utöka kapaciteten parallellt.

Erbjuder ni konsulttjänster utöver mjukvaruutveckling?

Ja. Innowise tillhandahåller både rådgivning och tekniska tjänster. Vi börjar med genomförbarhetsutvärderingar, AI strategiworkshops och proof-of-concept-design för att validera affärsplanen. När värdet är tydligt bygger, distribuerar och underhåller vi AI-system från början till slut, inklusive MLOps-pipelines, molninfrastruktur och integrationer med laboratorie- och kliniska system. Vi integrerar också domänspecialister i kundteam och erbjuder flexibel outstaffing av datavetare, bioinformatiker och ML-ingenjörer för att stödja din interna FoU.