Santé
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Aperçu du secteur
Systèmes d'IA pour la découverte de médicaments pharmaceutiques qui accélèrent l'identification des cibles, le criblage virtuel de composés, la prédiction des propriétés ADMET et la sélection des cohortes d'essais cliniques — comprimant le calendrier du développement en phase précoce.
En un coup d'œil
La découverte de médicaments est l'un des processus les plus coûteux et les plus longs de toute industrie — une nouvelle molécule nécessite en moyenne 12 ans et plus de 2 milliards de dollars pour obtenir l'approbation. Les phases précoces — identification de la cible, sélection du composé leader et optimisation — sont des processus intensifs en données où l'IA peut comprimer considérablement les délais en évaluant bien plus de candidats par calcul que les processus de laboratoire ne peuvent tester physiquement.
Nous développons des systèmes d'identification de cibles qui exploitent les données génomiques, protéomiques et la littérature clinique pour proposer de nouvelles cibles thérapeutiques. Les pipelines de criblage virtuel évaluent les bibliothèques moléculaires par rapport aux structures cibles par calcul, classant les candidats par affinité de liaison prédite avant la synthèse coûteuse. Les modèles de prédiction ADMET évaluent l'absorption, la distribution, le métabolisme, l'excrétion et la toxicité en amont — éliminant les composés qui échoueraient in vivo avant l'engagement de ressources. Les outils de sélection de cohortes d'essais cliniques identifient les patients éligibles à partir des données du DMP pour accélérer le recrutement.
Capacités clés
Les missions sont cadrées selon votre contexte métier — voici les capacités essentielles que nous apportons au secteur santé clients.
Identification des cibles et des voies à partir des données génomiques et de la littérature
Criblage virtuel de composés par rapport aux structures moléculaires cibles
Prédiction des propriétés ADMET pour l'évaluation précoce de la toxicité et de l'efficacité
Identification des cohortes d'essais cliniques à partir des données du DMP
Fouille de la littérature scientifique et génération d'hypothèses
Support à la préparation des données de soumission réglementaire et documentation
Construit avec
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
