Gesundheitswesen
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Branchenübersicht
KI-Systeme für die pharmazeutische Wirkstoffentdeckung, die die Zielidentifikation, das virtuelle Wirkstoffscreening, die ADMET-Eigenschaftsvorhersage und die Auswahl klinischer Studiengruppen beschleunigen — und den Zeitplan der Frühphasenentwicklung komprimieren.
Auf einen Blick
Die Wirkstoffentdeckung ist einer der kostspieligsten und langwierigsten Prozesse jeder Branche — ein neues Molekül benötigt im Durchschnitt 12 Jahre und über 2 Milliarden Dollar bis zur Zulassung. Die Frühphasen — Zielidentifikation, Leitstrukturauswahl und Optimierung — sind datenintensive Prozesse, bei denen KI die Zeitlinien erheblich komprimieren kann, indem sie rechnerisch weit mehr Kandidaten bewertet, als Laborprozesse physisch testen können.
Wir entwickeln Zielidentifikationssysteme, die genomische, proteomische und klinische Literaturdaten nutzen, um neue therapeutische Ziele vorzuschlagen. Virtuelle Screening-Pipelines bewerten Molekülbibliotheken rechnerisch gegen Zielstrukturen und ranken Kandidaten nach vorhergesagter Bindungsaffinität vor der kostenintensiven Synthese. ADMET-Vorhersagemodelle bewerten Absorption, Verteilung, Metabolismus, Ausscheidung und Toxizität frühzeitig — und eliminieren Verbindungen, die in vivo scheitern würden, bevor Ressourcen eingesetzt werden. Tools zur Auswahl klinischer Studiengruppen identifizieren geeignete Patienten aus den Daten der elektronischen Patientenakte, um die Rekrutierung zu beschleunigen.
Kernkompetenzen
Engagements werden auf Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir für gesundheitswesen clients einbringen.
Ziel- und Signalweg-Identifikation aus genomischen Daten und Literatur
Virtuelles Wirkstoffscreening gegen molekulare Zielstrukturen
ADMET-Eigenschaftsvorhersage zur frühen Toxizitäts- und Wirksamkeitsbewertung
Identifikation klinischer Studiengruppen aus Daten der elektronischen Patientenakte
Wissenschaftliche Literaturanalyse und Hypothesengenerierung
Unterstützung bei der Aufbereitung regulatorischer Einreichungsdaten und Dokumentation
Entwickelt mit
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