Přesná terapeutika díky strojovému učení
Identifikace cílů probíhá v prostoru miliard molekul. Tradiční metody trvají roky. My používáme prediktivní modely, které analyzují strukturní vazby, biologickou aktivitu a toxikologická data rychleji než kdykoliv předtím.
Optimalizace vedoucích struktur znamená nacházet rovnováhu mezi účinností, bezpečností afarmakokinetickými vlastnostmi. Naše algoritmy generují kandidáty s vyšší pravděpodobností úspěchu v klinických fázích a zkracují cestu od laboratorního objevu k reálné léčbě.
Screening in silico
Virtuální testování tisíců sloučenin s predikcí vazebné afinity a selektivity ještě před syntézou.
ADMET predikce
Absorpce, distribuce, metabolismus, exkrece a toxicita vyhodnocené modely naučenými na reálných datech z výzkumu.
De novo design
Generativní sítě navrhují zcela nové molekulární struktury s požadovanými farmakologickými profily.
Připraveni urychlit váš pipeline?
Promluvme si o vašich terapeutických cílech a jak můžeme pomoci dosáhnout kandidáta rychleji.
Zahájit konzultaci