BIOVIA Generatives Therapeutikadesign
Eine agile, cloudbasierte Lösung für KI-gestütztes Arzneimitteldesign
Neue Wirkstoffforschung mit maschinellem Lernen und KI
BIOVIA Generatives Therapeutikadesign(GTD) ist eine agile, cloudbasierte Lösung zur Verbesserung der Optimierung von Leitstrukturen. GTD kombiniert fortschrittliche Datenwissenschaft, maschinelles Lernen (ML), Chemoinformatik und strukturbasierte Modellierung. Damit wird der chemischen Raum erforscht und die virtuelle Erstellung, Prüfung und Auswahl neuartiger Verbindungen automatisiert, um qualitativ hochwertige niedermolekulare Arzneimittelkandidaten schneller zu identifizieren.
Vorteile des generativen Therapeutikadesigns
Die Nutzung von KI und maschinellem Lernen bei der Generierung und Optimierung von Leitstrukturen bietet zahlreiche Vorteile.
Beschleunigte Verbindungskonzeption
KI ermöglicht Forschern, einen großen chemischen Raum zu erforschen und eine Vielzahl neuartiger Verbindungen schnell zu untersuchen. Auf diese Weise können Wissenschaftler die vielversprechendsten Wirkstoffkandidaten für Tests identifizieren und so den Zeitaufwand für die Durchführung physikalischer Experimente reduzieren.
Berücksichtigung von geistigem Eigentum
Modelle für KI und maschinelles Lernen können vorhandenes geistiges Eigentum in den Arzneimitteldesignprozess integrieren, wodurch sichergestellt wird, dass neue Verbindungen keine Patente verletzen. Diese Überlegung trägt dazu bei, rechtliche Herausforderungen zu vermeiden und den Weg zur Marktreife zu optimieren.
Flexible, sichere und kostengünstige Lösung
Die Bereitstellung von KI in einer sicheren, cloudbasierten Umgebung bietet eine agile Lösung mit niedrigen Gesamtbetriebskosten. Dieser Ansatz gewährleistet nicht nur Datensicherheit, sondern bietet auch Skalierbarkeit und Flexibilität, wodurch GTD eine attraktive Option für die Wirkstoffforschung darstellt.
Deutliche Kosteneinsparungen
Durch die Prozessoptimierung in der Wirkstoffforschung und die Steigerung der Erfolgsrate von Kandidaten hilft KI Unternehmen dabei, Forschungsausgaben in Millionenhöhe einzusparen und gleichzeitig einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, indem sie neuartige Therapien schneller auf den Markt bringen.
Verkürzte Optimierungsphase von Leitstrukturen
Durch den Einsatz von KI-gesteuerten Modellen können Teams aus der Wirkstoffforschung die Optimierungsphase von Leitstrukturen erheblich verkürzen und die besten Kandidaten schneller identifizieren. Diese Verkürzung der Zeit beschleunigt den gesamten Zeitplan für die Arzneimittelentwicklung und bringt potenzielle Behandlungen schneller auf den Markt.
Erhöhte Erfolgsrate in präklinischen und klinischen Studien
Forschungsteams können Leitstruktur-Verbindungen auf komplexe Zielproduktprofile (TPPs) mit KI und maschinellem Lernen zuschneiden, wodurch ihre Erfolgswahrscheinlichkeit in klinischen Studien erhöht wird. Durch die Vorhersage der Leistung von Arzneimittelkandidaten beim Patienten und die Berücksichtigung potenzieller Bedenken in der Entwicklungsphase kann KI das Risiko kostspieliger Ausfälle in späteren Entwicklungsstadien reduzieren.
Beschleunigte Wirkstoffforschung mit KI
Virtuelle Modelle mit echten Daten kombinieren
BIOVIA Generatives Therapeutikadesign kombiniert virtuelle und reale (V+R) Leitstruktur-Optimierung, um den Innovationszyklus „aktives Lernen“ zu unterstützen:
- Virtuelle Zyklen helfen dabei, den chemischen Raum zu erkunden, indem sie aus realen Experimenten „lernen“. Das System erfasst und optimiert Kandidatenverbindungen virtuell mithilfe einer Kombination aus maschinellen Lernmodellen (ML) und strukturbasierten Modellierungs- und Simulationsmethoden. Multiparameter-Optimierungsalgorithmen gleichen konkurrierende Ziele aus, einschließlich Pharmakokinetik, Pharmakodynamik, ADME (Absorption, Verteilung, Metabolismus, Ausscheidung), Bioverfügbarkeit, Arzneimittelstoffwechsel und anderes.
- Reale Zyklen verwenden die Versuchsdaten, die aus der Synthese und Prüfung der vielversprechendsten virtuellen Verbindungen im Labor gewonnen wurden. Diese Daten werden dann dazu genutzt , Vorhersagemodelle zu verbessern und die Untersuchung des chemischen Raums zu verfeinern.
- Diese V+R aktiven Lernzyklen werden bis zur Identifizierung von Wirkstoffen mit dem gewünschten Zielproduktprofil (TPP) fortgesetzt.
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